Machine Learning Class13 || Unsupervised Learning || Dimensionality Reduction || PCA
Dimensionality reduction is the process of reducing the number of features in a dataset while retaining as much information as possible. This can be done to reduce the complexity of a model, improve the performance of a learning algorithm, or make it easier to visualize the data.
How PCA Works?
Principal Component Analysis (PCA) is a technique used to reduce the dimensionality of a dataset while preserving as much of its variability as possible. It works by transforming the original variables into a new set of variables, called principal components, that are linear combinations of the original variables.
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