Saya mau tau 1. Transformasi Mean-Centering dari Analisis komponen utama

data kebagian tengah, guna mendapatkan data yang lebih stabil.

B. Pindahkan setiap posisi data kebagian tengah, dengan cara

mengurangi nilai setiap data dengan nilai mean data

Berikut contoh proses mean-centering pada suatu data:

Covariance-Matrix berisi seluruh pasangan covariance dari semua himpunan varians data yang ada. Secara umum, berikut bentuk matrixnya:

3. Mencari Eigenvalue dan Eigenvector dari Covariance-Matrix (Principal Component) Eigenvector dari suatu matriks A (berukuran n x n) adalah suatu vektor v, yang jika dikalikan dengan matriks A menghasilkan kelipatan dari vektor v tersebut. Nilai kelipatan tersebut merupakan Eigenvalue.

4. Urutkan principal components tersebut secara menurun

5. Transformasi Data ke Sumbu Principal Components

Untuk mentransformasi data ke sumbu principal components yang ada, cukup mengalikan data tersebut dengan invers dari principal components yang telah didapat sebelumnya.