Odborné vysvětlení: Analýza hlavních komponent (PCA) je statistická metoda používaná pro redukci dimenzionality dat. Transformuje původní proměnné do nové sady nekorelovaných proměnných (hlavních komponent) seřazených podle množství variance, kterou vysvětlují. V AI se PCA používá pro předzpracování dat, vizualizaci a extrakci příznaků.
Vysvětlení pro laiky: Analýza hlavních komponent je jako hledání nejdůležitějších rysů v složitém obrázku. Představte si, že máte fotku obličeje s mnoha detaily. PCA vám pomůže najít nejdůležitější rysy (např. tvar očí, nosu, úst), které nejlépe charakterizují tento obličej. V AI to pomáhá zjednodušit složité informace tím, že se soustředí na nejdůležitější části, což usnadňuje počítači s těmito informacemi pracovat.
Principal Component Analysis (PCA) is a statistical method used for dimensionality reduction of data. It transforms the original variables into a new set of uncorrelated variables (principal components) ordered by the amount of variance they explain. In AI, PCA is used for data preprocessing, visualization, and feature extraction.
