আমি ক্লাসে কিছু বক্তৃতা আগে পিসিএ সম্পর্কে শিখেছি এবং এই আকর্ষণীয় ধারণাটি সম্পর্কে আরও খনন করে আমি স্পার্স পিসিএ সম্পর্কে জানতে পারি।
আমি জিজ্ঞাসা করতে চেয়েছিলাম, আমি যদি ভুল না হয়ে থাকি তবেই এটি বিরাট পিসিএ হ'ল: পিসিএতে, আপনার যদি ভেরিয়েবলের সাথে ডাটা পয়েন্ট থাকে , আপনি পিসিএ প্রয়োগ করার আগে ডাইমেনশনাল স্পেসে প্রতিটি ডাটা পয়েন্ট উপস্থাপন করতে পারেন । পিসিএ প্রয়োগ করার পরে, আপনি আবার একই মাত্রিক স্থানটিতে এটি উপস্থাপন করতে পারেন, তবে, এবার প্রথম প্রধান উপাদানটিতে সবচেয়ে বেশি বৈকল্পিকতা থাকবে, দ্বিতীয়টিতে দ্বিতীয়টি সবচেয়ে বেশি ভিন্ন ভিন্ন দিক থাকবে। সুতরাং আপনি শেষ কয়েকটি মূল উপাদানগুলি মুছে ফেলতে পারেন, কারণ সেগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা হ্রাস পাবে না এবং আপনি ডেটা সংকোচন করতে পারেন। রাইট?পি পি
স্পার্স পিসিএ মূল উপাদানগুলি নির্বাচন করছে যে এই উপাদানগুলিতে তাদের ভেক্টর সহগগুলিতে কম শূন্য মান রয়েছে।
এটি কীভাবে আপনাকে ডেটা আরও ভালভাবে ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করবে? কেউ কি উদাহরণ দিতে পারে?