text: (window.webpackJsonp=window.webpackJsonp||[]).push([[70],{207:function(e,a,o){"use strict";o.r(a);var t=o(0),s=Object(t.a)({},function(){var e=this,a=e.$createElement,o=e._self._c||a;return o("ContentSlotsDistributor",{attrs:{"slot-key":e.$parent.slotKey}},[o("h1",{attrs:{id:"analise-de-componentes-principais-pca"}},[e._v("Análise de Componentes Principais (PCA)")]),e._v(" "),o("p",[e._v("A operação Análise de Componentes Principais ("),o("em",[e._v("Principal component analysis")]),e._v(" ou PCA) tem como objetivo reduzir a dimensionalidade (em relação ao número de atributos) de uma base de dados. PCA é um procedimento estatístico que usa uma transformação ortogonal para converter um conjunto de observações com atributos possivelmente correlacionados em um conjunto de observações de atributos linearmente não-correlacionados, chamadas de componentes principais.")]),e._v(" "),o("h3",{attrs:{id:"conectores"}},[e._v("Conectores")]),e._v(" "),o("table",[o("thead",[o("tr",[o("th",[e._v("Entrada")]),e._v(" "),o("th",[e._v("Saída")])])]),e._v(" "),o("tbody",[o("tr",[o("td",[e._v("Dados a serem tratados")]),e._v(" "),o("td",[e._v("Dados tratados")])])])]),e._v(" "),o("h3",{attrs:{id:"tarefa"}},[e._v("Tarefa")]),e._v(" "),o("p",[e._v("Nome da Tarefa")]),e._v(" "),o("h3",{attrs:{id:"aba-execucao"}},[e._v("Aba Execução")]),e._v(" "),o("table",[o("thead",[o("tr",[o("th",[e._v("Parâmetro")]),e._v(" "),o("th",[e._v("Detalhe")])])]),e._v(" "),o("tbody",[o("tr",[o("td",[o("strong",[e._v("Número de componentes principais")])]),e._v(" "),o("td",[e._v("O número de componentes principais final, i.e., os números de atributos a serem construídos pelo PCA")])]),e._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[e._v("Atributo(s) previsor(es)")])]),e._v(" "),o("td",[e._v("Atributos da base de dados que sofrerão pré-processamento")])]),e._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[e._v("Atributo de saída")])]),e._v(" "),o("td",[e._v("Atributo que terá a saída da operação")])])])]),e._v(" "),o("p",[o("router-link",{attrs:{to:"/spark/"}},[e._v("Aba Aparência")])],1),e._v(" "),o("p",[o("router-link",{attrs:{to:"/spark/"}},[e._v("Aba Resultados")])],1),e._v(" "),o("h2",{attrs:{id:"exemplo-de-utilizacao"}},[e._v("Exemplo de Utilização")]),e._v(" "),o("p",[o("strong",[e._v("Objetivo:")]),e._v(" Utilizar a operação Análise de Componentes Principais para reduzir a dimensionalidade da base de dados Íris."),o("br"),e._v(" "),o("strong",[e._v("Base de Dados:")]),e._v(" "),o("router-link",{attrs:{to:"/spark/"}},[e._v("Íris")])],1),e._v(" "),o("p",[o("img",{attrs:{src:"/img/spark/pre-processamento-de-dados/reducao-de-dimensionalidade-analise-de-componentes-principais/image2.png",alt:"Fluxo de trabalho"}})]),e._v(" "),o("ol",[o("li",[o("p",[e._v("Leia a base de dados Irís por meio da operação "),o("router-link",{attrs:{to:"/spark/"}},[e._v("Ler dados")]),e._v(".")],1)]),e._v(" "),o("li",[o("p",[e._v("Na operação "),o("strong",[e._v("Análise de Componentes Principais (PCA)")]),e._v(", preencha "),o("em",[e._v("“PCA 2”")]),e._v(" no campo "),o("strong",[e._v("Nome da tarefa (opcional)")]),e._v(". Preencha "),o("em",[e._v("2")]),e._v(" no campo Número de componentes principais. Selecione "),o("em",[e._v("“petal_length”")]),e._v(", "),o("em",[e._v("“petalwidth”")]),e._v(", "),o("em",[e._v("“sepallength”")]),e._v(" e "),o("em",[e._v("“sepalwidth”")]),e._v(" no campo "),o("strong",[e._v("Atributo(s) previsor(es)")]),e._v(". Preencha "),o("em",[e._v("“atributo_final”")]),e._v(" no campo "),o("strong",[e._v("Atributo de saída")]),e._v("."),o("br"),e._v(" "),o("img",{attrs:{src:"/img/spark/pre-processamento-de-dados/reducao-de-dimensionalidade-analise-de-componentes-principais/image3.png",alt:"Operação Análise de Componentes Principais"}})])]),e._v(" "),o("li",[o("p",[e._v("Execute o fluxo e visualize uma amostra dos resultados do PCA. Abaixo é mostrada as 10 primeiras instâncias da base de dados com os atributos originais ("),o("em",[e._v("“petal_length”")]),e._v(", “"),o("em",[e._v("petalwidth”")]),e._v(", "),o("em",[e._v("“sepallength”")]),e._v(" e "),o("em",[e._v("“sepalwidth”")]),e._v(") e o atributo de saída do PCA, i.e., o "),o("em",[e._v("“atributo final”")]),e._v(". Observe que os 4 atributos originais da base de dados foram transformados em um atributo que é uma estrutura vetorial com 2 posições correspondendo cada componente principal."),o("br"),e._v(" "),o("img",{attrs:{src:"/img/spark/pre-processamento-de-dados/reducao-de-dimensionalidade-analise-de-componentes-principais/image1.png",alt:"Resultado"}})])])]),e._v(" "),o("hr"),e._v(" "),o("p",[e._v("Dúvidas e/ou sugestões envie um e-mail para suporte@lemonade.org.br")])])},[],!1,null,null,null);a.default=s.exports}}]);