 อธิบายการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักในแมชชีนเลิร์นนิง
Principal Components Analysis (PCA) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีมิติสูงและย่อให้เหลือมิติที่น้อยลง ช่วยจับรูปแบบพื้นฐาน ตรวจหาความสัมพันธ์ และระบุแนวโน้ม PCA ฉายจุดข้อมูลทั้งหมดไปยังระบบพิกัดใหม่ เพื่อให้จุดที่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนของข้อมูลมากที่สุดอยู่ในตำแหน่งที่จุดเริ่มต้น ช่วยให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงลดจำนวนตัวแปรอินพุตและเปิดเผยโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล