PCA YORDAMIDA MAʼLUMOTLARNI VIZUALIZATSIYA QILISH
Keywords:
Kalit so‘zlar: Bosh Komponentlar Tahlili, o'lchovlilikni qisqartirish, ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, yuqori o'lchovli ma'lumotlar, variatsiya, ortogonal transformatsiya, anomaliya aniqlash, klasterlashAbstract
Annotatsiya
Ushbu maqola yuqori o'lchovli ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishdagi
murakkabliklarni hal qilishda Bosh Komponentlar Tahlili (PCA) usulining ahamiyatini
o'rganadi. Ma'lumotlar hajmining eksponensial o'sishi bilan birga, ularni samarali
tushunish va tahlil qilish uchun samarali vizualizatsiya vositalariga ehtiyoj ortib
bormoqda. PCA ma'lumotlarning maksimal darajada ma'lumotini saqlab qolgan holda
o'lchovlilikni kamaytirish orqali bu muammoga yechim taklif qiladi. Maqolada
PCAning nazariy asoslari, uning variatsiyani maksimallashtirish va ortogonal
transformatsiyalarga asoslangan ishlash prinsiplari batafsil yoritilgan. UKdagi oziq-
ovqat iste'moli va Iris ma'lumotlar to'plamlari kabi amaliy misollar orqali usulning
samaradorligi namoyish etilib, uning cheklovlari va kelajakdagi tadqiqot yo'nalishlari
ko'rib chiqiladi.
References
Foydalanilgan adabiyotlar
[1] Jolliffe, I. T. Asosiy Komponent Tahlili. New York: Springer, 2002.
[2] Bishop, Christopher M. Naqshlarni tanish va mashinali o'rganish. New York:
Springer, 2006.
[3] Abdi, Hervé, and Lynne J. Williams. "Asosiy komponentlar tahlili." Wiley
Fanlararo Sharhlari: Hisoblash Statistikasi, jild. 2, son. 4, 2010, bet. 433-459.
[4] Gabriel, K. Ruben. "Ikki tomonlama jadval tahlili uchun ko'p o'lchovli
matritsalarning biplot namoyishi." Biometrika, vol. 58, no. 3, 1971, pp. 453-467.
[5] Hastie, Trevor, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman. Statistik O'rganish
Asoslari: Ma'lumotlarni Qazib Olish, Xulosa Chiqarish va Bashorat Qilish. New
York: Springer, 2009.
