Hur gör man pca
•
PCA-baserad komponent för avvikelseidentifiering
Varning
Den här komponenten har föråldrats eftersom dess beroende, NimbusML-projektet , inte längre underhålls aktivt. Det innebär att den här komponenten inte får framtida uppdateringar eller säkerhetskorrigeringar. Vi planerar att ta bort den här komponenten i kommande versioner. Användare rekommenderas att migrera till alternativa lösningar för att säkerställa fortsatt support och säkerhet.
Den här artikeln beskriver hur du använder komponenten PCA-baserad avvikelseidentifiering i Azure Machine Learning-designern för att skapa en modell för avvikelseidentifiering baserat på huvudkomponentanalys (PCA).
Den här komponenten hjälper dig att skapa en modell i scenarier där det är enkelt att hämta träningsdata från en klass, till exempel giltiga transaktioner, men svårt att få tillräckligt med exempel på de riktade avvikelserna.
För att till exempel identifiera bedrägliga transaktioner har du ofta inte tillräckligt med exempel p
•
Principalkomponentanalys
Hem » Att analysera flera variabler samtidigt » Principalkomponentanalys
Principalkomponentanalys (PCA, Principal Components Analysis) är en standardmetod för att beskriva och visualisera likheter och olikheter mellan prover i ett multivariat dataset där data har linjär respons, vilket är fallet när man inte har förekomst av organismer som responsdata. Har man organismer som responsdata används korrespondensanalys (Correspondence Analysis, CA) och besläktade metoder på motsvarande sätt (se flödesschemat). PCA (liksom CA för andra typer av data) används ofta för att studera, lära känna och hitta mönster hos sina data. Exempel på mönster kan vara korrelationer, grupperingar och avvikande värden. Både PCA och CA har kallats för hypotesgenererande metoder för att de snabbt sammanfattar ett stort dataset till några få observerbara gradienter (de olika axlarna i ett ordinationsdiagram).I introduktionen till multivariata metoder visades hur likhet
•
Principalkomponentanalys
Principalkomponentanalys, ofta förkortat PCA av engelskans principal component analysis, är en linjärortogonaltransform som gör att den transformerade datans dimensioner är ortogonala; det vill säga att de är oberoende och inte har någon kovarians (eller korrelation). PCA introducerades 1901 av Karl Pearson.[1] Alternativa namn är Karhunen–Loève transform (KLT), Hotellingtransform och proper orthogonal decomposition (POD). PCA har likheter med faktoranalys som till skillnad från PCA inte är en ortogonal transform.
Typiskt beräknar man PCA på kovariansmatrisen eller korrelationsmatrisen av datan. PCA innebär nu att hitta en linjär transform av data så att kovariansmatrisen blir diagonal, dvs i vilka riktningar data varierar mest. PCA beräknas genom singulärvärdesuppdelning där man beräknar egenvektorerna och dess egenvärden. Egenvektorerna utgör basen för transformerade data, dessa kallas för principalkomponenter eller principalaxlar och ut