Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

✅ Совпадают ли главные компоненты (PCA) с независимыми факторами в данных

Не всегда.

❇️ PCA находит некоррелированные направления (ортогональные в пространстве признаков).

❇️ Но некоррелированность ≠ независимость. Две переменные могут быть некоррелированными и при этом зависимыми (например, иметь нелинейную связь).

❇️ Поэтому PCA отлично подходит для снижения размерности, но не гарантирует восстановление «истинных» скрытых факторов.

❇️ Если требуется именно статистическая независимость (например, в задачах разделения источников звука), используют ICA (Independent Component Analysis).

🐸 Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1188

624 viewsedited  Sep 26 at 18:25

✅ Совпадают ли главные компоненты (PCA) с независимыми факторами в данных

Не всегда.

❇️ PCA находит некоррелированные направления (ортогональные в пространстве признаков).

❇️ Но некоррелированность ≠ независимость. Две переменные могут быть некоррелированными и при этом зависимыми (например, иметь нелинейную связь).

❇️ Поэтому PCA отлично подходит для снижения размерности, но не гарантирует восстановление «истинных» скрытых факторов.

❇️ Если требуется именно статистическая независимость (например, в задачах разделения источников звука), используют ICA (Independent Component Analysis).

🐸 Библиотека собеса по Data Science