Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
PCA (Principal Component Analysis), kümeleme (clustering) öncesinde kullanılır çünkü:
- Boyut Azaltma: PCA, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürerek boyut karmaşıklığını azaltır 13. Bu, kümeleme algoritmalarının daha verimli çalışmasını sağlar.
- Gürültü Azaltma: İlgili olmayan veya gereksiz özellikleri ortadan kaldırarak veri gürültüsünü minimize eder 13.
- Kümelerin Ayırt Edilmesi: Kümeler arasındaki kontrastı artırarak, kümelerin daha net bir şekilde ayrılmasını sağlar 1.
- Hesaplama Hızlandırması: Kümeleme sürecini daha hızlı hale getirir, çünkü PCA ile işlenmiş veriler daha az bellek kullanır 1.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: