# Etkileşimli Temel Bileşen Analizi

<div class="mlv-demo-links">
  <a class="mlv-demo-link" href="interactive_k_means.html">K-Ortalamalar</a>
  <a class="mlv-demo-link active" href="interactive_pca.html">PCA</a>
  <a class="mlv-demo-link secondary" href="pca.html">Notebook</a>
  <a class="mlv-demo-link secondary" href="../_static/demos/pca.html">Tam Ekran Demo</a>
</div>

<div class="mlv-demo-hero">
  <div class="mlv-demo-kicker">Bölüm 2 / Boyut İndirgeme</div>
  <p class="mlv-demo-lead">Veri bulutunun yönünü, gürültü seviyesini ve eksen ölçeklerini değiştirerek ana bileşenlerin varyansı nasıl açıkladığını canlı olarak inceleyebilirsin. PCA, verideki baskın yönü bulup sıkıştırmayı o yönde yapar.</p>
</div>

<div class="mlv-demo-grid">
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Ne Yap</strong>
    <span>Döndürme açısını ve ölçekleri değiştir; sonra gürültüyü artırıp birinci bileşenin ne kadar kararlı kaldığını incele.</span>
  </div>
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Ne Gör</strong>
    <span>Mavi eksen PC1'i gösterir; veri tek bir doğrultuda uzadıkça açıklanan varyans oranı yükselir.</span>
  </div>
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>İpucu</strong>
    <span>Gürültü arttığında veri daha yuvarlak hale gelir ve PCA'nın tek bir ekseni “en önemli” ilan etmesi zorlaşır.</span>
  </div>
</div>

<div class="mlv-demo-note">
Mavi doğru birinci ana bileşeni, açık çizgiler ise noktaların bu doğru üzerine izdüşümünü gösterir. Gürültü arttıkça varyansın tek bir eksende toplanması zorlaşır.
</div>

<iframe
  class="mlv-demo-frame"
  src="../_static/demos/pca.html"
  title="Etkileşimli PCA Demosu"
  loading="lazy"
  frameborder="0"
></iframe>