Zoek
Sluit dit zoekvak.

Principal Component Analysis (PCA)

Principal Component Analysis (PCA) is een statistische techniek die wordt gebruikt om de dimensies van een dataset te verminderen terwijl de meeste variabiliteit behouden blijft. Het doel van PCA is om een nieuwe set van variabelen, bekend als de principale componenten, te vinden die de oorspronkelijke gegevens zo goed mogelijk representeren. Deze principale componenten zijn lineaire combinaties van de oorspronkelijke variabelen en zijn geordend op basis van de hoeveelheid variabiliteit die ze vastleggen.

PCA werkt door de correlaties tussen de oorspronkelijke variabelen te analyseren en de eigenvectoren en eigenwaarden van de correlatiematrix te berekenen. De eigenvectoren geven de richtingen aan van de maximale variabiliteit in de dataset, terwijl de eigenwaarden de hoeveelheid variabiliteit langs deze richtingen aangeven. Door de principale componenten te selecteren die de meeste variabiliteit vastleggen, kan PCA helpen bij het visualiseren en begrijpen van de onderliggende structuur van de gegevens, het identificeren van patronen en het verminderen van de dimensies van de dataset voor verdere analyse. PCA wordt vaak toegepast in domeinen zoals beeldverwerking, patroonherkenning, en gegevensvisualisatie.

Halen jullie alles uit de Technologie en is jullie Cyber Security niveau goed genoeg?

Als dit nog niet het geval is of je weet het niet zeker? Maak dan een afspraak voor een gratis consult. Wij laten je zien wat er mogelijk is en leren je wat Cyber Security is.