📊 پیاده‌سازی PCA با NumPy در پایتون — از صفر تا اجرادر این پروژه، الگوریتم Principal Component Anal

📊 پیاده‌سازی PCA با NumPy در پایتون — از صفر تا اجرادر این پروژه، الگوریتم Principal Component Analysis (PCA) بدون استفاده از کتابخانه‌های آماده و فقط با NumPy پیاده‌سازی شده است؛ از آماده‌سازی داده‌ها و محاسبه ماتریس کوواریانس تا محاسبه Eigenvalue/Eigenvector و کاهش بُعد داده‌ها.🔹 مراحل انجام‌شده در پروژه:• ست کردن داده‌ها‏• Centering و کم‌کردن میانگین هر ویژگی• محاسبه Covariance Matrix• محاسبه Eigenvalues و Eigenvectors• مرتب‌سازی مؤلفه‌ها و انتخاب بهترین‌ها• تبدیل داده‌ها به فضای جدید (Dimension Reduction)• مشاهده خروجی و رسم نقاط با matplotlibنیازمندی‌ها: numpy، matplotlib، itemgetterکد + توضیحات:🔗 https://github.com/omidsotooni/PrincipalComponentAnalysis#پایتون #مولفه_اساسی #کدنویسی #فناوری #هوش_مصنوعی #گیت_هاب#python #machine_learning #PCA #numpy #code #ai #technology #githubJOiN → @HeiltonProgramming