PCA Algorithm | Principal Component Analysis Algorithm | PCA in Machine Learning by Mahesh Huddar

Summary

このビデオでは、主成分分析（PCA）について説明し、アルゴリズムの流れを詳しく解説しています。PCAは、データセットの次元を削減し、重要な特徴を抽出する技術です。まず、データセットを定義し、変数ごとの平均を計算します。その後、共分散行列を求め、固有値と固有ベクトルを計算して次元削減を行います。最終的に、選択した主成分に基づいて新しいデータセットを生成します。このアルゴリズムを使用すると、元の特徴から必要な主成分を抽出し、データの次元を減らすことができます。