Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA)

1. Bước 1: Chuẩn hóa dữ liệu
2. Bước 2: Tính toán Ma trận Hiệp phương sai (Covariance Matrix)
3. Bước 3: Tính toán Giá trị riêng (Eigenvalues) và Vector riêng (Eigenvectors)
4. Bước 4: Lựa chọn số lượng Thành phần chính
5. Bước 5: Biến đổi Dữ liệu

Bài viết khác cùng nhóm

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): OLS (Ordinary Least Squares)

30/09/2025 16:05

Outlier Detection with Tableau (Using Standard Deviation, Quartile, Z score)

30/09/2025 15:50

Categorical Data Encoding Methods: Label, One Hot, Ordinal, Frequency, Target Encoding

30/09/2025 15:18

Phương pháp xử lý dữ liệu thiếu (Missing Values Treatment)

30/09/2025 15:03

Khoa học dữ liệu: Nên học cái gì, tại sao và lộ trình học như thế nào?

26/09/2025 09:58

Phân khúc khách hàng sử dụng phân tích RFM

22/12/2023 15:37

Statistics For Data Analysis: Thống kê cho phân tích dữ liệu nên học gì?

14/09/2025 18:37

Time Series Analysis

14/09/2025 14:32