Temel Bileşenler Analizi

Temel Bileşenler Analizi, yüz tanıma, resim sıkıştırma ve örüntü tanıma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir metottur. Bu çalışmada, temele bileşenler analizi konusuna geçmeden önce öncelikle matematiksel temele değinilmiştir. Daha sonra konunun daha rahat anlaşılmasını sağlamak amacıyla iki boyutlu bir veri seti üstünde temel bileşenler analizi adım adım uygulanmıştır. Sonraki bölümlerde metodun farklı alanlarda uygulanmasını içeren çalışmalar yer almaktadır. 

Bu çalışmada Temel Bileşenler Analizi konusuna değinilmiştir. Konunun anlaşılması için basit örneklere yer verilmiş ve uygulamanın kodlanması için MATLAB kullanılmıştır. Temel Bileşenler Analizi belge boyunca PCA olarak ifade edilmiştir.

Temel Bileşenler Analizi, yüz tanıma, resim sıkıştırma ve örüntü tanıma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir metottur. PCA ile ilgili detaylara geçmeden önce konun daha rahat anlaşılabilmesi için matematiksel temele değinilmiştir.

PCA konusunu anlayabilmek için öncelikle Tekil Değer Ayrışımı konusunun incelenmesi gerekmektedir. Özdeğer-Özvektör Hesaplamaları ve Dik İzdüşüm konuları da Temel Bileşenler Analizinin anlaşılması için incelenmesi gereken konular arasına girmektedir.

Bu nedenle çalışmada öncelikle bahsi geçen konulara göz atılmış ve matematiksel temel açıklandıktan sonra PCA ve PCA’nın uygulama alanlarına yer verilmiştir.

Notların faydalı olmasını diliyorum.

Konu Başlıkları

  1. Giriş

  2. Matematiksel Temel

  3. Temel Bileşenler Analizi 

  4. Temel Bileşenler Analizi ile Beyaz Gürültülü Sinüzoidal Dalganın Gürültü Probleminin Giderilmesi
    Sentetik Elektrokardiyografi Sinyalleri Üzerinde QT Aralığının Belirlenmesi

  5. PCA ile İmge Sıkıştırma

  6. PCA’nın Makine Öğrenmesinde Kullanımı

2015-05-21, Perşembe