شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هو تحليل العنصر الأساسي؟
هو طريقة تعلم غير موّجه لتخفيض أبعاد البيانات، ويُستخدم لتحسين التمثيل المرئي البيانات وتسريع تدريب نماذج التعلم الآلي وتحسين تفسير النتائج.
أهمية تحليل العنصر الأساسي
تعود أهمية تحليل العنصر الأساسي لتخفيض الأبعاد، وهي عملية التضحية بالقليل من الدقة من أجل تبسيط النتائج، نظراً لأن مجموعات البيانات الأصغر أسهل في الاستكشاف والتمثيل المرئي، كما تسهم في تسريع خوارزميات التعلم الآلي دون معالجة متغيرات غريبة.
متى تُستخدم طريقة تحليل العنصر الأساسي؟
توجد عدة حالات يُنصح باستخدام طريقة تحليل العنصر الأساسي بها، وهي:
- هذه الطريقة مفيدة في معالجة البيانات حيث يوجد تداخل خطي بين المزايا أو المتغيرات.
- عندما تكون أبعاد المزايا عالية للغاية وتحتوي على الكثير من المتغيرات.
- لتقليل ضجيج البيانات وضغطها.
كيفية تحديد العنصر الأساسي في البيانات
الطريقة الشائعة لاختيار المكونات الرئيسية هي تحديد عتبة التباين، لنفرض أننا نتعامل مع مدخلات لونية تتدرج من (1-255)، ثم تم اختيار العتبة ولتكن القيمة 20. يتم اختيار عدد المكونات التي تولّد مجموعاً تراكمياً من التباين قرب العتبة وتكون العنصر الأساسي.
خطوات عمل خوارزمية تحليل العنصر الأساسي
إليك الخطوات الأساسية لعمل خوارزمية تحليل العنصر الأساسي:
- توحيد البيانات: يتطلب تحليل العنصر الأساسي وجود بيانات موحدة، لضمان أن يكون لجميع المتغيرات متوسط 0 وانحراف معياري 1.
- حساب مصفوفة التباين: توضّح هذه المصفوفة كيف يرتبط كل متغير بكل متغير آخر في مجموعة البيانات.
- حساب المتجهات الذاتية والقيم الذاتية: تمثّل المتجهات الذاتية الاتجاهات التي تختلف فيها البيانات أكثر من غيرها، بينما تمثّل القيم الذاتية مقدار التباين على طول كل متجه ذاتي.
- اختيار العناصر الرئيسية: هي المتجهات الذاتية ذات القيم الذاتية الأعلى. تمثل هذه العناصر الاتجاهات التي تختلف فيها البيانات أكثر من غيرها وتستخدم لتحويل البيانات الأصلية إلى فضاء منخفض الأبعاد.
- تحويل البيانات: لتحويل البيانات الأصلية إلى فضاء منخفض الأبعاد تحدده العناصر الرئيسية.
تطبيقات تحليل العنصر الأساسي
يوجد العديد من المجالات التي يمكن أن يتم استخدام تحليل العنصر الأساسي فيها:
- يستخدم تحليل العنصر الأساسي كتكنولوجيا لتخفيض الأبعاد في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مثل الرؤية الحاسوبية وضغط الصورة والتعلم الآلي.
- يستخدم لإيجاد أنماط مخفية إذا كانت البيانات ذات أبعاد عالية، مثل الدراسات المالية لاستخلاص النتائج.