عبارة "principal component analysis" (تحليل المكونات الرئيسية) تُعتبر مصطلحًا في علم البيانات والإحصاء.
/ˈprɪn.sə.pəl ˈkəm.pə.nənt əˈnæl.ɪ.sɪs/
تحليل المكونات الرئيسية (PCA) هو تقنية تحليل بيانات تُستخدم لتقليل الأبعاد في مجموعة بيانات كبيرة مع الحفاظ على أهم الخصائص فيها. تعمل هذه العملية على تحويل البيانات إلى مجموعة جديدة من المتغيرات، والتي تُعرف بالمكونات الرئيسية. ويُستخدم هذا التحليل بشكل واسع في المجالات مثل علم البيانات، والإحصاء، والرؤية الحاسوبية.
يستخدم مصطلح "principal component analysis" بشكل شائع في السياقات المكتوبة، مثل الأبحاث الأكاديمية والمقالات العلمية. كما يُستخدم أيضًا في المحادثات بين المحترفين في مجالات البيانات والإحصاء.
"Principal component analysis is often employed to reduce the dimensionality of datasets."
يُستخدم تحليل المكونات الرئيسية غالبًا لتقليل أبعاد مجموعات البيانات.
"Researchers applied principal component analysis to identify the underlying patterns in the data."
طبق الباحثون تحليل المكونات الرئيسية لتحديد الأنماط الكامنة في البيانات.
"Use PCA for data simplification."
استخدم تحليل المكونات الرئيسية لتبسيط البيانات.
"Principal component analysis helps in feature extraction."
يساعد تحليل المكونات الرئيسية في استخراج الميزات.
"We implemented PCA to visualize complex data."
قمنا بتنفيذ تحليل المكونات الرئيسية لتصور البيانات المعقدة.
"With principal component analysis, we can eliminate multicollinearity."
مع تحليل المكونات الرئيسية، يمكننا القضاء على الارتباط المتعدد.
تعود كلمة "principal" إلى الكلمة اللاتينية "principalis" والتي تعني "رئيسي". أما "component" فتأتي من الكلمة اللاتينية "componere" والتي تعني "لتركيب". و"analysis" تأتي من الكلمة اليونانية "analusis" والتي تعني "للكشف".
Multivariate analysis (التحليل متعدد المتغيرات)
المتضادات:
هذا الغوص في تفاصيل تحليل المكونات الرئيسية يساعد في فهم أهميته واستخداماته الشائعة في مجالات متعددة.