मैंने कक्षा में कुछ समय पहले पीसीए के बारे में सीखा और इस आकर्षक अवधारणा के बारे में और अधिक खुदाई करके, मुझे पीसीए के बारे में पता चला।
मैं, पूछना चाहते है कि अगर मैं गलत नहीं कर रहा हूँ यह है कि क्या विरल पीसीए है: पीसीए में, अगर आपके पास बिंदुओं के साथ चर, आप में प्रत्येक डेटा बिंदु का प्रतिनिधित्व कर सकते पीसीए लागू करने से पहले आयामी अंतरिक्ष। पीसीए को लागू करने के बाद, आप फिर से उसी आयामी स्थान में इसका प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, लेकिन, इस बार, पहले प्रमुख घटक में सबसे अधिक विचरण होगा, दूसरे में दूसरा सबसे अधिक विचरण दिशा और इसी तरह होगा। तो आप पिछले कुछ प्रमुख घटकों को समाप्त कर सकते हैं, क्योंकि वे डेटा के बहुत नुकसान का कारण नहीं होंगे, और आप डेटा को संकुचित कर सकते हैं। सही?पी पी
स्पार्स पीसीए प्रमुख घटकों का चयन कर रहा है जैसे कि इन घटकों में उनके वेक्टर गुणांक में कम गैर-शून्य मान होते हैं।
डेटा को बेहतर तरीके से व्याख्या करने में आपकी मदद करने के लिए यह कैसे माना जाता है? क्या कोई उदाहरण दे सकता है?