PCA

PCA — Phân tích thành phần chính — biến một bảng rộng các biến có tương quan thành một số ít thành phần nắm bắt được hầu hết câu chuyện. Nhập dữ liệu của bạn và ngay lập tức nhận được các giá trị riêng, biểu đồ scree, phương sai được giải thích, hệ số tải và biểu đồ hai chiều — để bạn có thể thấy biến nào di chuyển cùng nhau và bạn thực sự cần bao nhiêu chiều. Hoàn toàn ngoại tuyến.

Đo chiều cao, cân nặng, vòng eo, vòng ngực và vòng hông, và bạn sẽ thấy chúng hầu hết di chuyển cùng nhau — chúng thực sự là một yếu tố cơ bản, "kích thước". PCA tự động tìm ra những hướng ẩn đó: nó xoay các biến của bạn thành các trục mới (thành phần chính) được sắp xếp theo mức độ biến thiên mà mỗi thành phần nắm bắt được, vì vậy một vài thành phần đầu tiên thường tóm tắt gần như mọi thứ.

Không cần đăng ký. Không cần internet. Không thu thập dữ liệu. Chỉ có số liệu thống kê rõ ràng, tức thì.

NHỮNG GÌ BẠN CÓ THỂ LÀM

• Dữ liệu — nhập tập dữ liệu của bạn vào một lưới sạch, một cột cho mỗi biến và một hàng cho mỗi quan sát. Mọi thứ được tính toán lại khi bạn nhập; các hàng trống sẽ bị bỏ qua.

• Biểu đồ Scree — xem giá trị riêng của từng thành phần theo thứ tự từ lớn nhất đến nhỏ nhất, với đường Kaiser ở mức 1, để bạn có thể giữ các thành phần nằm trên đường này hoặc dừng lại ở "điểm uốn" nơi độ dốc ổn định. Biểu đồ biplot đặt các quan sát trên hai thành phần đầu tiên với các biến được vẽ dưới dạng mũi tên.

• Khái niệm — tìm hiểu PCA hoạt động như thế nào, giá trị riêng và hệ số tải có nghĩa là gì, và phương sai được chia sẻ giữa các thành phần như thế nào — với các công thức được trình bày đẹp mắt, không bao giờ chồng chéo nhau, được hiển thị ngoại tuyến.

• Mô phỏng — xây dựng dữ liệu tương quan từ một vài yếu tố ẩn, thiết lập độ mạnh tương quan, số lượng biến, yếu tố và quan sát bằng thanh trượt +/- và xem biểu đồ scree hiển thị chính xác số lượng thành phần còn lại.

• Ví dụ — tải các bộ dữ liệu có sẵn (số đo cơ thể, ô tô và hơn thế nữa) chỉ với một lần chạm.

NHỮNG GÌ BẠN NHẬN ĐƯỢC

• Giá trị riêng và tỷ lệ phần trăm phương sai mà mỗi thành phần giải thích.

• Biểu đồ scree với đường Kaiser (giá trị riêng > 1). • Hệ số tải thành phần — cách mỗi biến gốc tác động đến mỗi thành phần.

• Biểu đồ hai chiều thể hiện các quan sát và mũi tên biến.

LÝ DO BẠN SẼ THÍCH NÓ

• Xem các chiều — biểu đồ scree cho thấy bạn thực sự chỉ cần một vài thành phần.

• Đọc các hệ số tải — tìm ra các biến nào chia sẻ một thành phần và cùng hướng.

• Hoàn toàn ngoại tuyến — mọi giá trị riêng, biểu đồ và công thức đều hoạt động mà không cần kết nối mạng.

• Thao tác trực tiếp — nhập dữ liệu chính xác hoặc xây dựng dữ liệu tương quan bằng thanh trượt và các nút tăng/giảm.

• Thiết kế màu "Xanh ngọc đậm" sạch sẽ, dễ nhìn.

• Bảo mật dữ liệu — dữ liệu của bạn được lưu trữ trên thiết bị của bạn.

Cho dù bạn là sinh viên lần đầu tiên tiếp xúc với giá trị riêng, nhà phân tích dữ liệu đang giảm chiều trước khi lập mô hình, hay bất kỳ ai đang cố gắng hiểu ý nghĩa của nhiều phép đo tương quan, PCA sẽ biến một bảng rộng thành một bức tranh rõ ràng, cô đọng chỉ trong vài giây.

Tải xuống, dán các biến của bạn vào và xem bạn thực sự chỉ cần ít chiều dữ liệu đến mức nào.