تحليل المكونات الرئيسية الرئيسيةPrincipal Component Analysis (PCA) هو تقنية إحصائية لـ تقليل الأبعاد عبر تحويل البيانات الأصلية ذات الميزات الكثيرة إلى مجموعة جديدة من المتغيرات تُسمى المكونات الرئيسية Principal Components. هذه المكونات تكون خطية ومستقلة قدر الإمكان، وتُرتَّب بحيث يحتفظ أولها بأكبر قدر من التباين (المعلومات) في البيانات. يُستخدم PCA لتبسيط البيانات، تسريع خوارزميات التعلم، إزالة الضوضاء، وتسهيل تصور البيانات عالية الأبعاد. مثال: تحويل صور بآلاف البيكسلات إلى عدد قليل من المكونات مع الحفاظ على معظم المعلومات البصرية المهمة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق