Вопрос или проблема
Я изучаю визуальную аналитику и у меня есть теоретический вопрос по этой теме.
Мой профессор представил эту схему на своем слайде.
Для соединения данных с визуализацией. Некоторые темы очень легко понять и они касаются представления данных, графиков и других инструментов, другие же темы касаются “данных”, в частности сокращения данных с использованием алгоритмов, таких как PCA.
Мне не совсем ясно, зачем использовать PCA для уменьшения объема данных, которые мы хотим представить. Например, если у меня есть набор данных о всех фильмах (это просто пример) с такими атрибутами, как:
id, название, год, обзор, пользовательский обзор и т. д.
Где корреляция этих данных? Почему мне нужно применять PCA для уменьшения большого набора данных и терять некоторые из этих компонентов, которые я могу визуализировать на графиках или схемах, что важно для меня? Например, было бы интересно видеть все лучшие фильмы с высоким средним обзором, используя PCA, мы просто кластеризуем пользователей по различным фильмам (я видел пример на базе данных Iris здесь: https://medium.com/@kyasar.mail/pca-principal-component-analysis-729068e28ec8).
Кто-нибудь может мне прояснить?
Вы должны видеть вещи такими, каковы они есть. Во-первых, вам нужно понять, что делает PCA. Это не кластеризация, но его можно использовать для осознания того, что в данных могут быть кластеры.
PCA не всегда является ответом. Это зависит от данных. Существуют и другие методы уменьшения размерности, такие как автокодировщики, ненегативная матричная факторизация и так далее…
Что касается примера с фильмами, использовать PCA не имеет смысла. База данных ирисов содержит другой тип данных, где это имеет смысл. Для примера с фильмами вы можете рассмотреть разложение сингулярных значений и коллаборативную фильтрацию.
Одна из причин для применения PCA может быть связана с кластеризацией. Если у вас много размерностей, а внутреннее измерение низкое, то вы столкнетесь с проблемой высокой размерности. Уменьшение размерности с помощью PCA и кластеризация на встраиваниях решают в этом случае проблему высокой размерности.
Ответ или решение
Применение PCA в визуальной аналитике
Визуальная аналитика является важной частью работы с данными, и понимание алгоритмов, таких как метод главных компонент (PCA), играет ключевую роль в эффективной интерпретации и представлении информации. В вашем вопросе поднимается тема уменьшения размерности данных и его преимущества и недостатки. Давайте рассмотрим это более подробно.
Что такое PCA?
PCA (Principal Component Analysis, метод главных компонент) – это статистический метод, который используется для уменьшения размерности данных, сохраняя при этом как можно больше информации об исходных переменных. Он работает путем нахождения новых переменных (главных компонент), которые являются линейными комбинациями исходных переменных и обеспечивают максимальную дисперсию. Для анализа может быть полезно отметить, что PCA не является методом кластеризации, но может подготовить данные для последующего кластерного анализа.
Зачем использовать PCA?
-
Снижение курсов размерности: В высокоразмерных данных часто наблюдается "проклятие размерности", когда увеличение числа измерений ведет к ухудшению производительности алгоритмов. PCA помогает уменьшить количество измерений, сохраняя наиболее значимую информацию, что делает анализ более управляемым.
-
Выявление структур в данных: Иногда к данным можно подойти не напрямую, а через их проекции на главные компоненты. Это может помочь в выявлении скрытых закономерностей и структуру в данных, которые не видны при анализе исходных переменных.
-
Улучшение визуализации: Уменьшая размерность до 2-3 компонент, мы можем создавать более понятные визуализации данных. Например, можно построить график, где каждая точка является объектом из исходных данных, что позволяет удобно визуализировать связи и различия между объектами.
Корреляция данных в примере с фильмами
Когда вы приводите пример с фильмами и их атрибутами (идентификатор, название, год, отзывы и т.д.), полезно помнить, что не все данные одинаково подходят для применения PCA. Если атрибуты сильно коррелированы, PCA может быть полезным для выявления общих факторов, которые объясняют отзывы или другие метрики. Однако, если вы хотите сосредоточиться на конкретных элементах, например, на лучших фильмах с высокими средними оценками, то применение PCA может не дать той информации, которую вы ищете.
Когда стоит рассмотреть другие методы?
В вашем примере с фильмами PCA может не быть оптимальным методом. Вместо этого можно рассмотреть:
-
Сингулярное разложение матрицы (SVD): Полезно для анализа матриц пользователь-объект в рекомендательных системах.
-
Кластеризация: Например, такие алгоритмы, как K-средние, могут дать более четкие результаты, если вы хотите выявить группы похожих по отзывам фильмов.
-
Автоэнкодеры: Глубокое обучение предоставляет иную перспективу для уменьшения размерности, особенно когда данные сложные и высокоразмерные.
Заключение
Важно понимать, что выбор методов анализа данных должен основываться на характеристиках самих данных и целях анализа. PCA может быть мощным инструментом, если вы хотите визуализировать и зафиксировать тренды в данных, но его использование должно быть обосновано. Всегда своевременно проводите анализ, учитывающий специфику ваших данных и задач. Это позволит вам извлечь максимальную ценность, минимизируя искажения информации.