Mashina o'rganishga kirish

Ikki o'zgaruvchini bitta omilga birlashtirish.
O'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni scatterplot yordamida aniqlash mumkin. Fitting orqali olingan regressiya chizig'i munosabatlarning grafik tasvirini beradi. Agar ushbu diagrammada tasvirlangan regressiya chizig'i asosida yangi o'zgaruvchi aniqlansa, bunday o'zgaruvchi ikkala o'zgaruvchining eng muhim xususiyatlarini o'z ichiga oladi. Shunday qilib, aslida siz o'zgaruvchilar sonini kamaytirdingiz va ikkitasini bitta bilan almashtirdingiz. E'tibor bering, yangi omil (o'zgaruvchi) aslida ikkita asl o'zgaruvchining chiziqli birikmasidir.
Asosiy komponentlarni tahlil qilish.
Ikki korrelyatsion o'zgaruvchining bitta omilga birlashtirilgan misoli omil tahlilining asosiy g'oyasini yoki aniqrog'i asosiy komponent tahlilini ko'rsatadi (bu farq keyinroq muhokama qilinadi). Ikki o'zgaruvchili misol ko'proq o'zgaruvchilarni o'z ichiga olgan holda kengaytirilsa, hisob-kitoblar murakkablashadi, lekin ikki yoki undan ortiq bog’langan o'zgaruvchilarni bitta omil bilan ifodalashning asosiy printsipi o'z kuchida qoladi.
Asosiy komponentlarni tanlash.
Asosan, asosiy komponentlarni ajratib olish tartibi dastlabki o'zgaruvchan fazoning dispersiyasini (varimax) maksimal darajaga keltiradigan aylanishga o'xshaydi. Misol uchun, tarqalish chizmasida regressiya chizig'ini x - o'qi sifatida ko'rishingiz mumkin , shunda uni regressiya chizig'i bilan bir qatorda aylantiriladi. Aylanishning bu turi dispersiyani maksimallashtiruvchi aylanish deb ataladi, chunki aylanish mezoni (maqsad) "yangi" o'zgaruvchining (omil) dispersiyasini (o'zgaruvchanligini) maksimal darajada oshirish va uning atrofidagi tarqalishni minimallashtirishdir.
Bir nechta ortogonal omillar.
Dispersiya maksimal bo'lgan chiziqni topganingizdan so'ng, uning atrofida ma'lumotlarning bir nechta tarqalishi mavjud. Va tabiiy ravishda protsedurani takrorlang. Asosiy komponentlar tahlilida aynan shunday amalga oshiriladi: birinchi omil tanlangandan so'ng, ya'ni birinchi chiziq chizilgandan so'ng, qoldiq o'zgarishlarni maksimal darajada oshiradigan keyingi qator aniqlanadi (birinchi qator atrofida ma'lumotlarning tarqalishi), va hokazo. Shunday qilib, omillar ketma-ket taqsimlanadi. Har bir keyingi omil avvalgilaridan qolgan o'zgaruvchanlikni maksimal darajaga ko'taradigan tarzda aniqlanganligi sababli, omillar bir-biridan mustaqil bo'lib chiqadi. Boshqacha qilib aytganda, korrelyatsiyasiz yoki ortogonal.