SVD dan PCA adalah dua teknik pengurangan dimensi yang paling populer. Keduanya bertujuan untuk mengurangi jumlah dimensi dalam kumpulan data sambil mempertahankan informasi sebanyak mungkin. Dalam postingan ini, kita akan melihat perbedaan antara SVD dan PCA, dan cara memilih teknik yang tepat untuk data Anda.
Apa itu SVD Dekomposisi Nilai Singular?
- Dekomposisi Nilai Singular (SVD) adalah alat yang ampuh untuk pengurangan dimensi dan analisis data. Ini dapat digunakan untuk mengurangi dimensi kumpulan data sambil tetap mempertahankan informasi penting.
- SVD juga dapat digunakan untuk menemukan pola dalam data dan membuat prediksi tentang data yang akan datang. Untuk memahami SVD, pertama-tama perlu memahami Nilai dan Vektor Singular. Nilai singular adalah akar kuadrat dari nilai eigen suatu matriks.
- Vektor adalah objek matematika yang dapat digunakan untuk merepresentasikan titik-titik dalam ruang. Bersama-sama, kedua konsep ini menjadi dasar SVD. SVD dapat digunakan untuk menguraikan matriks menjadi nilai dan vektor singular konstituennya. Dekomposisi ini dapat digunakan untuk melakukan reduksi dimensi, menjadikannya alat penting untuk analisis data dan pembelajaran mesin.
Apa itu PPCA Analisis Komponen Utama?
Analisis Komponen Utama PPCA adalah teknik statistik yang digunakan untuk menyederhanakan data berdimensi tinggi. Ini dilakukan dengan mengurangi dimensi data sambil tetap mempertahankan sebanyak mungkin varian aslinya. PPCA dapat digunakan untuk reduksi data, pemilihan fitur, dan penghilangan noise. Selain itu, PPCA memiliki sejumlah keunggulan dibandingkan teknik pengurangan dimensi lainnya termasuk kemampuannya untuk menangani data yang hilang, efisiensi komputasinya, dan kurangnya parameter yang perlu disetel.
Perbedaan antara Singular Value Decomposition SVD dan Principal Component Analysis PPCA
Singular Value Decomposition SVD adalah teknik faktorisasi matriks yang sering digunakan dalam analisis data dan pemrosesan sinyal. SVD menguraikan matriks menjadi tiga matriks yang lebih kecil, yang dapat digunakan untuk merepresentasikan data dengan cara yang lebih efisien.
- Analisis Komponen Utama PPCA adalah teknik faktorisasi matriks lain yang mirip dengan SVD. PPCA menguraikan matriks menjadi dua matriks yang lebih kecil, yang dapat digunakan untuk merepresentasikan data dalam ruang dimensi yang lebih rendah.
- Baik SVD dan PPCA berguna untuk pengurangan dimensi dan untuk menemukan pola dalam data. Namun, ada beberapa perbedaan penting antara kedua teknik ini.
- SVD lebih mahal secara komputasi daripada PPCA, tetapi cenderung menghasilkan hasil yang lebih akurat. Selain itu, SVD dapat digunakan untuk data yang tidak dapat dipisahkan secara linier, sedangkan PPCA memerlukan keterpisahan linier. Oleh karena itu, SVD umumnya dianggap lebih kuat daripada PPCA. Namun, PPCA mungkin lebih disukai dalam beberapa situasi karena efisiensi komputasinya.
Kesimpulan
Meskipun kedua metode tersebut digunakan untuk analisis data, ada beberapa perbedaan utama antara Dekomposisi Nilai Singular (SVD) dan Analisis Komponen Utama (PCA). SVD sering digunakan untuk mengidentifikasi faktor laten dalam data, sedangkan PCA lebih umum digunakan untuk pengurangan dimensi. Saat memilih metode mana yang akan digunakan, penting untuk mempertimbangkan tujuan analisis dan jenis data yang Anda gunakan.