komponentanalüüsis

Komponentanalüüs on statistiline meetod, mida kasutatakse andmeanalüüsis mitmemõõtmeliste andmete vähendamiseks ja struktuuri avastamiseks. Selle peamine eesmärk on vähendada muutujate arvu, säilitades samal ajal võimalikult palju algse informatsiooni. Komponentanalüüs saavutab selle, tuvastades uued muutujad, mida nimetatakse pea-komponentideks, mis on algsete muutujate lineaarkombinatsioonid. Need pea-komponendid on omavahel ortogonaalsed, mis tähendab, et nad on korreleerimata ja esindavad erinevaid variatsioonisuundi andmetes.

Esimene pea-komponent haarab suurima osa algse andmestiku varieeruvusest. Järgnevad pea-komponendid haaravad järjest väiksemat osa allesjäänud varieeruvusest, olles samal ajal eelnevatele pea-komponentidele ortogonaalsed. Tavaliselt valitakse analüüsi jaoks ainult esimesed mõned pea-komponendid, mis annavad piisava ülevaate andmete struktuurist, jättes samas kõrvale vähem olulise müra.

Komponentanalüüsi kasutatakse laialdaselt erinevates valdkondades, sealhulgas andmete visualiseerimisel, eelnevate muutujate valikul masinõppes, mürasummutamisel ja dimensioonide vähendamisel enne teiste analüüsimeetodite rakendamist. See aitab muuta keerulised andmestikud lihtsamini hallatavaks ja interpreteeritavaks, paljastades samas nende all peituvaid põhilisi mustreid.