1 Frage zu Datenreduktion

Das Ziel der Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) ist es, die Dimensionalität eines Datensatz zu reduzieren, während gleichzeitig der Großteil der in den Daten enthaltenen Varianz erhalten bleibt. Dies wird erreicht, indem die Daten in ein neues Koordinatensystem transformiert werden, wobei die neuen Achsen (Hauptkomponenten) so gewählt werden, dass sie die maximale Varianz der Daten erklären. Die ersten Hauptkomponenten erfassen dabei die meiste Varianz, sodass weniger wichtige Dimensionen (mit geringerer Varianz) vernachlässigt werden können. Dies erleichtert die Visualisierung und Analyse der Daten und kann auch die Effizienz von Algorithmen zur maschinellen Lernens verbessern.