การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก

พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับ Data Science ใน R

Eric Eager

Data Scientist at Pro Football Focus

ข้อมูลขนาดใหญ่

head(select(combine, height:shuttle))
  height weight forty vertical bench broad_jump three_cone shuttle
1     71    192  4.38     35.0    14        127       6.71    3.98
2     73    298  5.34     26.5    27         99       7.81    4.71
3     77    256  4.67     31.0    17        113       7.34    4.38
4     74    198  4.34     41.0    16        131       6.56    4.03
5     76    257  4.87     30.0    20        118       7.12    4.23
6     78    262  4.60     38.5    18        128       7.53    4.48
nrow(combine)
2885
พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับ Data Science ใน R

ข้อมูลขนาดใหญ่ - ความซ้ำซ้อน

พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับ Data Science ใน R

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก

  • เป็นหนึ่งในวิธีที่มีประโยชน์มากจากพีชคณิตเชิงเส้นประยุกต์
  • เป็นวิธีแบบ non-parametric สำหรับดึงข้อมูลเชิงความหมายจากชุดข้อมูลที่ซับซ้อน
  • เผยโครงสร้างมิติต่ำที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังข้อมูล
  • โครงสร้างเหล่านี้แสดงภาพได้ง่ายขึ้น และมักตีความได้โดยผู้เชี่ยวชาญ
พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับ Data Science ใน R

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก - ตัวอย่างเพื่อสร้างแรงบันดาลใจ

พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับ Data Science ใน R

มาฝึกกันเถอะ!

พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับ Data Science ใน R

Preparing Video For Download...