Gw mau tau -2.8 sampai +2.7 dari Analisis komponen utama

2. Untuk proyeksi terhadap sumbu Y, didapat sebaran data antara

Dapat dilihat bahwa varians yang dihasilkan proyeksi data terhadap sumbu Y lebih besar daripada proyeksi tehadap sumbu X, maka apabila kita ingin mereduksi data tersebut menjadi 1 dimensi saja maka proyeksi sumbu Y yang akan digunakan sebagai principal component data tersebut. Untuk data dengan dimensi lebih banyak, kita dapat menyimpan lebih dari 1 principal componet (urutan principal component yang dipilih untuk membentuk dimensi yang diinginkan berdasarkan banyaknya varians yang dihasilkan oleh principal component tersebut), hal ini dilakukan agar varians yang hasilkan lebih banyak() sehingga informasi yang dihasilkan dapat lebih terjaga(sesuai).

Hal yang perlu diperhatikan juga adalah sumbu dari setiap principal component harus

saling tegak lurus satu sama lain (Orthogonal Vectors).

Principal Components dapat ditemukan dengan cara melakukan Eigenvalue Decomposition dari Covariance Matrix (atau correlation matrix) dari suatu data atau menggunakan metode Singular Value Decomposition (SVD).

Contoh Menentukan Mencari Principal Component dari Suatu Data