Wie kann man das Berechnen der Hauptkomponenten auffassen?
Das Berechnen der Hauptkomponenten kann man als iterativen Prozess auffassen. In der rechten Grafik wird für die Datenpunkte (nicht ausgefüllte Kreise) diejenige Gerade gesucht, die die Daten am besten approximiert. Der Fehler eines Datenpunktes ist der euklidische Abstand zwischen der Geraden und den Datenpunkten.
Was ist die zweite Hauptkomponente?
Die erste Hauptkomponente ist die Gerade, bei der die Summe der Quadrate dieser Fehler minimal ist. Danach wird eine weitere Gerade gesucht, die auch durch den Mittelwert der Datenpunkte geht und orthogonal zur ersten Geraden ist: die zweite Hauptkomponente.
Was sind die Merkmale einer Hauptkomponentenanalyse?
Es wurden nun acht Merkmale der Artillerieschiffe einer Hauptkomponentenanalyse unterzogen. Die Tabelle der Ladungsmatrix, hier „Komponentenmatrix“ genannt, zeigt, dass vor allem die Variablen Länge, Breite, Tiefgang, Wasserverdrängung und Mannschaftsstärke hoch auf die erste Hauptkomponente laden.
Was sind die Verallgemeinerungen der Hauptkomponentenanalyse?
Es gibt verschiedene Verallgemeinerungen der Hauptkomponentenanalyse, z. B. die Principal Curves, die Principal Surfaces, t-distributed stochastic neighbor embedding oder die Kernbasierte Hauptkomponentenanalyse ( kernel principal component analysis, kurz: kernel PCA ).
Was ist der Hauptunterschied zwischen Faktorenanalyse und Hauptkomponentenanalyse?
Der Hauptunterschied zwischen der Hauptkomponentenanalyse und anderen Formen der Faktorenanalyse ist ihr Anwendungszweck. Bei der Hauptkomponentenanalyse ist dein Ziel, die Variablen möglichst stark zusammenzufassen und trotzdem die Information der Variablen noch so gut wie möglich zu erhalten.
Wie kommt die Hauptkomponentenanalyse ins Spiel?
Hier kommt die Hauptkomponentenanalyse ins Spiel. Hauptkomponentenanalyse erstellt eine Reihe von Hauptkomponenten, eine Art virtuelle Variable. Es gibt dabei so viele dieser Hauptkomponenten, wie Variablen, die wir reduzieren wollen. Die Hauptkomponenten haben die Eigenschaft, dass sie mit anderen Hauptkomponenten vollkommen unkorrelliert sind.