Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
PCA (Principal Component Analysis), kümeleme (clustering) için kullanılır çünkü:
- Boyut Azaltma: PCA, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya taşıyarak kümeleme algoritmalarının daha kolay çalışmasını sağlar 13. Bu, hesaplama süresini hızlandırır ve veri karmaşıklığını azaltır 14.
- Gürültü Azaltma: PCA, veri içindeki gürültüyü filtreleyerek, kümelerin daha net ve anlamlı olmasını sağlar 15.
- Korelasyon Giderme: PCA, özellikler arasındaki korelasyonu ortadan kaldırarak, kümelerin daha iyi ayrılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırır 13.
- Görselleştirme: Yüksek boyutlu verilerin iki veya üç boyutlu olarak görselleştirilmesini mümkün kılar, bu da kümeleme yapısının daha iyi anlaşılmasını sağlar 15.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: