PCA：主成分分析

主成分分析（Principal Components Analysis，常缩写为PCA）是一种广泛应用的多变量统计技术，能够有效简化复杂数据结构。通过降低数据维度，PCA保留主要信息，便于后续分析与可视化，常见于数据科学、金融和生物信息等众多综合性领域。

Principal Components Analysis具体释义

  • 英文缩写：PCA
  • 英语全称：Principal Components Analysis
  • 中文意思：主成分分析
  • 中文拼音：zhǔ chéng fèn fēn xī
  • 相关领域： pca 未分类的

Principal Components Analysis的英文发音

例句

  1. A low-dimensional functional space is constructed from a set of example motions by using functional principal components analysis.
  2. 通过对一组样本运动进行函数主成分分析(PCA)，构建出一个由特征运动构成的低维函数子空间。
  3. Characteristics of Corn Variety Using Principal Components Analysis(PCA) and Q-type Cluster Analysis
  4. 基于主成分分析(PCA)和Q型聚类分析的玉米品种特性研究
  5. The Application of Principal Components Analysis(PCA) Method on the Opto-Electronic Target Recognition
  6. 主分量分析方法在光电目标识别中的应用
  7. Research of Three Gorges Reservoir Area Economic Principal Components Analysis(PCA) Method Based on SPSS and Excel
  8. 基于SPSS和Excel的三峡库区经济主成份分析方法研究
  9. Principal Components Analysis(PCA) ( PCA ) is a basic method widely used in face feature extraction and recognition.
  10. 结合传统PCA算法的特点，提出了一种用类内平均脸对类内样本进行规范化的方法。

本站英语缩略词为个人收集整理，可供非商业用途的复制、使用及分享，但严禁任何形式的采集或批量盗用

若PCA词条信息存在错误、不当之处或涉及侵权，请及时联系我们处理：675289112@qq.com。