PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。在信号处理中认为信号具有较大的方差,噪声有较小的方差,信噪比就是信号与噪声的方差比,越大越好,因此我们认为,最好的k维特征是将n维样本点转换为k维后,每一维上的样本方差都很大,并且每一维的数据不相关。
Principal component analysisis widely applied to the multivariate calibration. 主成分分析是全光谱分光光度分析中常用的校正方法. 互联网 Soil fertility could be evaluated objectively byprincipal component analysis. 土壤主成分分析能较为客观地评价土壤肥力水平. ...
必应词典为您提供principalcomponentanalysis的释义,un. 主分量分析; 网络释义: 主成分分析;主成分分析法;主成份分析;
principal component analysisprincipal component analysis 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种在数据挖掘中比较常用的统计分析技术,它可以将大量的变量进行综合考虑,用少量的几个主要组件来代表原变量的总体信息,从而简化数据分析过程,有助于结果的准确性。 1、PCA背景介绍 主成分分析(Principal Component...
principal component analysis 主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是数据分析的基础方法,它常用于处理高维数据,通过减少变量的数量,简化数据,使分析变得更加容易。在互联网认知和机器学习中,PCA非常重要,广泛应用于让模式识别更好地运行。 主成分分析也被称为数据压缩,它把数据从分布式空间变换到一个更紧凑...
数据科学——主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）主成分分析是一种统计方法，用于简化数据集的维度，同时尽可能保留原始数据的变异性。它通过正交变换将原始数据转换为一组统计上不相关的变量，称为主成分。这些主成分按方差的大小排序，方差越大，表示该主成分能够解释更多的原始数据的变异性。主成分分析（...
(Principal component analysis)主成分分析 (PCA) 是一种线性降维技术,可用于探索性数据分析、可视化和数据预处理。 将数据线性变换到新的坐标系中,以便可以轻松识别捕获数据中最大变化的方向(主成分)。 实坐标空间中点集的主成分是一系列 单位向量,其中向量是与数据最佳拟合的直线的方向,同时与第一个p单位向量,其...
1. 简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,也称主分量分析或主成分回归分析法,是一种无监督的数据降维方法。首先利用线性变换,...
沪江词库精选principal component analysis是什么意思、英语单词推荐 主元件分析,主成分分析 相似短语 principal component analysis 主元件分析,主成分分析 principal component 主分量 two stage principal component method 两段主分量法 principal to principal transaction 【经】 货主与货主间的交易 component ...
PCA(principal component analysis)是一种应用广泛的降维算法,其基本思想是想通过找到一个低维的“最具有代表性”的方向,并将原数据映射到这个低维空间中去,从而实现数据的降维。 1. 算法原理 我们先从二维数据简单说明,假设我们有n个二维数据组成的数据集Dn×2(如图),现在我们想要将其映射到一维空间,并且...