PCA Nedir?

PCA (Principal Component Analysis), çok değişkenli veri analizi için kullanılan bir istatistiksel tekniktir. Amaç, veri setindeki değişkenlerin sayısını azaltarak daha anlamlı bir şekilde temsil etmektir. Bu, ana bileşenlerin belirlenmesiyle gerçekleştirilir.

PCA Uygulama Aşamaları

• Veri Hazırlığı: Veriyi normalize etme ve eksik değerleri tamamlama gereklidir.
• Kovaryans Matrisi Oluşturma: Değişkenler arasındaki ilişkileri görmek için kovaryans matrisini hesaplayın.
• Özdeğer ve Özvektör Hesaplama: Kovaryans matrisinden özdeğerler ve özvektörler elde edilir.
• Özdeğerleri Sıralama: Elde edilen özdeğerleri büyüklüklerine göre sıralayın ve en büyük olanları seçin.
• Yeni Veri Kümesi Oluşturma: Seçilen özvektörlerle veriyi yeniden dönüştürerek yeni bir veri kümesi elde edin.

PCA, özellikle veri görselleştirme, gürültü azaltma ve çok boyutlu verinin analizinde önemli bir yöntemdir.