تحليل العنصر الرئيسي

تحليل العنصر الرئيسي لتوزيع غاوسي متعدد التغيرات مركزه (1,3) with a standard deviation of 3 in roughly the (0.878, 0.478) direction and of 1 in the orthogonal direction. The vectors shown are the eigenvectors of the covariance matrix scaled by the square root of the corresponding eigenvalue, and shifted so their tails are at the mean.

تحليل العنصر الرئيسي أو تحليل المركبات الرئيسية (بالإنجليزية: Principal component analysis) هي العملية الرياضياتية التي تحول عدد من المتحولات المترابطة إلى عدد أقل من المتحولات غير المترابطة.

تم اختراع تحليل المركبات الرئيسية عام 1901 من قبل كارل بيرسون. تستخدم هذه الطريقة اليوم كأداة في تحليل البيانات الاستكشافي ومن أجل إنشاء نماذج وصفية. يتدخل في تحليل المركبات الرئيسية حساب القيمة الذاتية للبيانات لمصفوفة الترابط.

انظر أيضا

• وجه ذاتي,
• تحليل العنصر المستقل,
• تفكيك مصفوفة,
• قاعدة أوجا,