CPCA：共主成分分析

“Common Principal Component Analysis”（简称CPCA）是一种广泛应用于多个综合领域的统计分析方法，常被简写为CPCA，以便书写和使用更加便捷。该方法主要用于处理未明确分类或具有共同结构的数据集，旨在识别不同数据集共有的主成分。其中文译为“共主成分分析”，强调了其识别和提取多个群体间共同变异模式的核心功能，在数据降维和模式识别中具有重要价值。

Common Principal Component Analysis具体释义

  • 英文缩写：CPCA
  • 英语全称：Common Principal Component Analysis
  • 中文意思：共主成分分析
  • 中文拼音：gòng zhǔ chéng fèn fēn xī
  • 相关领域： cpca 未分类的

Common Principal Component Analysis的英文发音

例句

  1. Discriminant Common Vectors in Principal Component Analysis Transformed Space for Face Recognition
  2. 主元分析变换空间上的鉴别共同矢量人脸识别方法
  3. This paper proposes a method that can automatically obtain common lineshape in the spectrum data set based on Complex Principal Component Analysis ( CPCA ), which can correct frequency shifts and damping factor shifts effectively.
  4. 该文提出了一种应用复数主成分分析方法（CPCA）来获取波谱基木波型，自动校正频率和衰减系数偏移的方法。

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