主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种常用的无监督学习方法,这一方法利用正交变换把由线性相关变量(对于含两个向量 a1,a2 的向量组,它线性相关的充分必要条件是 a1,a2 的分量对应成比例,其几何意义是两向量共线)表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据,线性无关的变量(特征)称为主...
principal component analysis 美 英 un.主分量分析 网络主成分分析;主成分方法;主要成份分析 英汉 网络释义 un. 1. 主分量分析 1. It utilizesprincipalcomponentanalysismethodtodetermineindexweightandchoosesYellow RiverDeltaas a case ofdemonstration.
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. ...
(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...
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(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...
principal 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 Analysis)作为多元统计分析...
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...