مزایا ومعایب الگوریتم کاهش بعد PCA:

تحليل تبادلی مجموعه داده‌های پیچیده را برای تفسیر و یا کاهش بعد آن‌ها که بدون از دست دادن اطلاعات مهم صورت می‌پذیرد، بسیار مفید است. از آنجا که مطمئنا توجه به تمامی جوانب الگوریتم مورد بررسی و مقایسه توصیه می‌شود، این الگوریتم همچنین مزایا و معایب خود را دارد.

مزایا:

1. کاهش پیچیدگی: PCA می‌تواند ابعاد فضای ویژگی را به صورت موثر کاهش دهد، که این امر می‌تواند زمان و مقدار منابع مورد نیاز برای پردازش داده‌ها را کاهش دهد.

2. حفظ اطلاعات اساسی: PCA سعی در حفظ اطلاعات اساسی موجود در داده‌ها را دارد و از اطلاعات اصلیِ آن‌ها حذف نمی‌کند.

معایب:

1. از دست رفتن اطلاعات: گاهی اوقات پس از اعمال PCA، بخشی از اطلاعات مهم در داده‌ها از دست می‌رود، زیرا این الگوریتم به دنبال تمرکز بر روی نقاطی از داده‌ها است که بیشترین واریانس را دارند.

2. پیچیدگی پیاده‌سازی: الگوریتم PCA در بعضی موارد ممکن است پیچیدگی در پیاده‌سازی داشته باشد، به خصوص اگر داده‌ها بسیار بزرگ باشند و یا نیاز به تعامل با داده‌های زنده و بدون نوسان داشته باشید.

ویژگی های  الگوریتم کاهش بعد PCA: