Asosiy komponent tahlili (PCA) - ma'lumotlar o'lchamlarini kamaytirish uchun ma'lumotlar tarkibida eng ko'p variansiya saqlaydigan quyi o'lchamli kichik masofada uni loyihalashtirish usuli. NumPy arrayida boshqa kutubxonalardan foydalanmasdan PCA-ni bajarish uchun quyidagi qadamlarni bajarishingiz mumkin: Har bir ustunning o'rta qiymatini ayirish va standart chetlanishi bilan bo'lishish orqali ma'lumotlarni standartlashtiring. Bu har bir xususiyat nol o'rta qiymat va birlik variansiyaga ega bo'lishini ta'minlaydi. Standartlashtirilgan ma'lumotlarning kovarians matrisini hisoblang. Bu har bir xususiyat bir-biriga nisbatan qanday o'zgarishini o'lchaydigan kvadrat matrisdir. Kovarians matrisining o'z qiymatlari va o'z vektorlarini hisoblang
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence