Principal Components Analysis

Gambar Principal Components Analysis
Gambar Principal Components Analysis

Analisis Komponen Utama (PCA) paling sering digunakan dalam ilmu data. PCA adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi dataset sambil mempertahankan sebanyak mungkin variasi asli. Ini sangat berguna dalam ilmu data, di mana dataset besar dengan banyak variabel bisa sulit untuk dikerjakan. PCA dapat membantu mengidentifikasi variabel paling penting dalam dataset, yang kemudian dapat digunakan untuk analisis atau pemodelan lebih lanjut. PCA juga digunakan di bidang lain seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, tetapi aplikasi utamanya adalah dalam ilmu data.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan tentang apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Principal Components Analysis berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Principal Components Analysis Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Principal Components Analysis

Principal Components Analysis (PCA) adalah salah satu teknik analisis multivariat yang digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang yang lebih rendah. PCA digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data dan mengidentifikasi variabel yang paling berkontribusi terhadap variasi dalam data. Dalam PCA, variabel-variabel yang saling berkorelasi digabungkan menjadi komponen-komponen utama yang tidak berkorelasi satu sama lain.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Jolliffe (2002) dalam bukunya “Principal Component Analysis”, PCA adalah “suatu teknik statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang yang lebih rendah, sehingga variabel-variabel yang saling berkorelasi digabungkan menjadi komponen-komponen utama yang tidak berkorelasi satu sama lain”.

Sedangkan menurut Abdi dan Williams (2010) dalam paper mereka yang berjudul “Principal Component Analysis”, PCA adalah “suatu teknik analisis multivariat yang digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang yang lebih rendah, sehingga variabel-variabel yang saling berkorelasi digabungkan menjadi komponen-komponen utama yang tidak berkorelasi satu sama lain”.

Fungsi Principal Components Analysis

Principal Components Analysis (PCA) adalah teknik statistik multivariat yang digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang yang lebih rendah. Fungsi utama PCA adalah untuk mengidentifikasi pola dalam data dan mengurangi kompleksitas data dengan menggabungkan variabel yang saling terkait menjadi satu variabel tunggal yang disebut komponen utama. Dengan demikian, PCA dapat membantu mengidentifikasi variabel yang paling penting dalam data dan mengurangi jumlah variabel yang digunakan dalam analisis.

Contoh Principal Components Analysis

Contoh penggunaan PCA adalah dalam analisis data biologi. Misalnya, dalam studi genetika, PCA dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola hubungan antara individu berdasarkan variasi genetik mereka. Dalam analisis ini, data genetik yang kompleks dapat direduksi menjadi beberapa komponen utama yang merepresentasikan variasi genetik yang paling penting. Selain itu, PCA juga dapat digunakan dalam analisis data keuangan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling mempengaruhi kinerja portofolio investasi. Dalam hal ini, PCA dapat membantu mengurangi kompleksitas data keuangan dengan menggabungkan variabel yang saling terkait menjadi beberapa komponen utama yang merepresentasikan faktor-faktor penting dalam kinerja portofolio investasi.

Rumus atau Formula Principal Components Analysis

Principal Components Analysis (PCA) adalah teknik statistik multivariat yang digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang yang lebih rendah. Dalam PCA, setiap variabel diukur dalam skala yang sama dan kemudian dikombinasikan untuk membentuk komponen utama yang menjelaskan sebagian besar variasi dalam data.

Rumus atau formula PCA adalah sebagai berikut:

Simbol-simbol yang digunakan dalam rumus PCA adalah:

  • Y: matriks data yang telah dinormalisasi
  • P: matriks rotasi atau transformasi
  • X: matriks data asli

PCA dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak statistik seperti R atau Python. Dalam praktiknya, PCA sering digunakan untuk mengurangi dimensi data dalam analisis data, pengolahan citra, dan pengenalan pola.

Jenis Macam Arti Analisis Komponen Utama dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Principal Components Analysis
Bahasa Indonesia Analisis Komponen Utama
Bahasa Jawa Analisis Komponen Principal
Bahasa Sunda Analisis Komponén Poko
Bahasa Malaysia Analisis Komponen Utama

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Principal Components Analysis serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Principal Components Analysis:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Principal Components Analysis.

Dalam dunia AI, Principal Components Analysis (PCA) merupakan teknik yang sangat penting dalam analisis data. PCA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memilih variabel yang paling signifikan dan menghilangkan variabel yang kurang penting. Dengan demikian, PCA dapat membantu meningkatkan efisiensi dan akurasi model AI. Selain itu, PCA juga dapat membantu mengidentifikasi pola dan hubungan antara variabel dalam data, sehingga memudahkan dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, PCA menjadi salah satu teknik yang sangat penting dalam pengembangan AI dan analisis data.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Principal Components Analysis.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Principal Components Analysis ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf P. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2024.

Tinggalkan Komentar