August 2022
Intermediate to advanced
484 pages
19h 36m
German
Die Hauptkomponentenanalyse (principal componenents analysis, PCA) ist ein Verfahren aus dem Bereich des sogenannten unüberwachten Lernens und dient der Dimensionsreduktion. In der PCA werden mehrere, i. d. R. numerische, miteinander korrelierende Variablen zusammengefasst. Ein Anwendungsfall ist z. B. die Untersuchung von Kurs- oder Renditeeinzelwerten aus großen Indices, wie S&P 500, CDAX. Anstatt nun einen Datensatz mit 500 Variablen zu haben, werden diese in Gruppen zu wenigen Hauptkomponenten zusammengefasst. Die Einzelwerte innerhalb der Gruppen zeigen einen ähnlichen Verlauf. Ein anderes Beispiel ist die Untersuchung von verschiedenen Unternehmensdaten wie Umsatz, Ebit, Jahresüberschuss, Kurs-Gewinn-Verhältnis, ...