هو اي الفرق مابين PCA - StandardScaler وهل لو استخدم الPCA الازم اقبلها ان استخدم الStandardScaler والعكس صحيح ؟

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته،

StandardScaler وPCA هي عمليتان من خطوات معالجة البيانات المهمة قبل تطبيق نماذج التعلم الآلي، لكن كل واحدة منهما تخدم غرضا مختلفا.

بحيث يقوم StandardScaler بتوحيد كل ميزة من خلال طرح المتوسط وقسمة القيم على الانحراف المعياري، بحيث يتحول كل عمود من البيانات ليصبح متوسطه صفر وانحرافه معياري واحد.

هذا التوحيد يساعد في ضمان أن تكون جميع الميزات على نفس النطاق، مما يمنع ميزة ذات قيم أكبر من غيرها من التأثير المفرط على النموذج.

في حين تستخدم تقنية PCA (تحليل المكونات الرئيسية) لتقليل الأبعاد عن طريق إيجاد محاور جديدة تدعى المكونات الرئيسية، والتي تلتقط أكبر قدر ممكن من التباين الموجود في البيانات.

يقوم PCA بتحويل الميزات الأصلية إلى مكونات جديدة يمكن تمثيل البيانات بها بأبعاد أقل، مما يبسط عملية التحليل دون فقدان المعلومات المهمة.

ومن المهم جدا تطبيق StandardScaler قبل استخدام PCA، لأن PCA يعتمد على قياس التباين في البيانات فإذا كانت الميزات غير موحدة، فقد تهيمن الميزات ذات النطاق الأكبر على النتائج، مما يؤدي إلى مكونات رئيسية غير متوازنة.

تمام جدا

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير