কন্টেন্ট
- সংজ্ঞা - প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) এর অর্থ কী?
- মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে আপনাকে কীভাবে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
- টেকোপিডিয়া প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) ব্যাখ্যা করে
সংজ্ঞা - প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) এর অর্থ কী?
প্রিন্সিপাল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) একটি প্রযুক্তি যা সংখ্যার বৃহত্তর উপাত্ত থেকে অধ্যক্ষ উপাদান হিসাবে পরিচিত অল্পসংখ্যক অসংলগ্ন ভেরিয়েবল সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রযুক্তিটি বিভিন্নভাবে জোর দেওয়ার জন্য এবং ডেটা সেটে শক্তিশালী নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। 1901 সালে কার্ল পিয়ারসন আবিষ্কার করেছিলেন, মূল উপাদান বিশ্লেষণ এমন একটি সরঞ্জাম যা ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল এবং অনুসন্ধানের ডেটা বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়। অধ্যক্ষ উপাদান বিশ্লেষণকে একটি দরকারী পরিসংখ্যান পদ্ধতি হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং চিত্র সংক্ষেপণ, মুখের স্বীকৃতি, নিউরোসায়েন্স এবং কম্পিউটার গ্রাফিক্সের মতো ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।
মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে আপনাকে কীভাবে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
টেকোপিডিয়া প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) ব্যাখ্যা করে
প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ডেটা অন্বেষণ এবং চাক্ষুষ দেখতে সহজ করে তোলে। জটিল এবং বিভ্রান্তকারী ডেটা সেট থেকে তথ্য আহরণের জন্য এটি একটি সাধারণ অ-প্যারাম্যাট্রিক কৌশল। প্রধান উপাদানগুলির বিশ্লেষণটি সর্বাধিক সংখ্যক প্রধান উপাদানগুলির সাথে সর্বাধিক বৈকল্পিক পরিমাণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। মূল উপাদান বিশ্লেষণের সাথে যুক্ত স্বতন্ত্র সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হ'ল একবার সম্পর্কিত তথ্যগুলিতে নিদর্শনগুলি পাওয়া গেলে, ডেটা সংকোচনও সমর্থিত হয়। কেউ ভেরিয়েবলের সংখ্যা নির্মূল করতে বা যখন পর্যবেক্ষণের সংখ্যার তুলনায় অনেক বেশি ভবিষ্যদ্বাণীকারী থাকে বা বহুবিধ প্রতিরোধ এড়াতে মূল উপাদান বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। এটি ক্যানোনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত এবং অরথোগোনাল ট্রান্সফরমেশন ব্যবহার করে যাতে সংযুক্ত ভেরিয়েবলগুলি পর্যবেক্ষণের সেটকে মূল উপাদান হিসাবে পরিচিত মানগুলির একটি সেটে রূপান্তর করতে পারেন। প্রধান উপাদান বিশ্লেষণে ব্যবহৃত মূল উপাদানগুলির সংখ্যা কম পর্যবেক্ষণের চেয়ে কম বা সমান। মূল উপাদান বিশ্লেষণ মূলত ব্যবহৃত ভেরিয়েবলগুলির আপেক্ষিক স্কেলিংয়ের জন্য সংবেদনশীল।
প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ যেমন বিপণন গবেষণা, সামাজিক বিজ্ঞান এবং এমন শিল্পে যেখানে বড় ডেটা সেট ব্যবহার করা হয় সেখানে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। কৌশলটি মূল ডেটার একটি নিম্ন-মাত্রিক ছবি সরবরাহ করতে সহায়তা করতে পারে। একটি জটিল এবং বিভ্রান্তিকর উপাত্তকে সরল দরকারী তথ্য সেটে সেট করার জন্য মূল উপাদান বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে কেবলমাত্র সর্বনিম্ন প্রচেষ্টা প্রয়োজন।