pääkomponentteihin

Pääkomponentteihin viittaa yleensä pääkomponenttianalyysiin (PCA), joka on suosittu tilastollinen menetelmä. PCA:n tavoitteena on vähentää moniulotteisen datajoukon ulottuvuutta säilyttäen samalla mahdollisimman paljon alkuperäisen datan varianssista. Se saavuttaa tämän muuntamalla alkuperäiset, mahdollisesti korreloituneet muuttujat uusiksi, toisistaan riippumattomiksi muuttujiksi, joita kutsutaan pääkomponenteiksi.

Ensimmäinen pääkomponentti edustaa suurinta osaa datan varianssista. Toinen pääkomponentti edustaa suurinta jäljellä olevaa varianssia ja on kohtisuorassa ensimmäiseen pääkomponenttiin nähden, ja niin edelleen. Nämä pääkomponentit ovat lineaarisia yhdistelmiä alkuperäisistä muuttujista. Valitsemalla vain muutaman ensimmäisen pääkomponentin, jotka kattavat merkittävän osan kokonaisvarianssista, voidaan datan monimutkaisuus yksinkertaistaa huomattavasti.

PCA:ta käytetään laajalti datan visualisoinnissa, kohinan poistossa, piirteiden erottelussa ja koneoppimisen esikäsittelyvaiheissa. Se auttaa tunnistamaan datan tärkeimmät suuntaukset ja kuviot, mikä voi parantaa muiden analyysien tehokkuutta ja selkeyttä. Menetelmä perustuu kovarianssi- tai korrelaatiomatriisiin, ja sen avulla voidaan löytää datajoukon perustavanlaatuiset rakenteet.