PCA：主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的数学分析方法，广泛应用于数据科学、统计学和机器学习等学术领域。通过将复杂数据降维并提取关键特征，PCA能够有效减少信息冗余，提升数据分析的效率。该方法的中文名称即为“主成分分析”，其缩写形式PCA便于在文献和技术文档中简洁、高效地使用。

Principal Component Analysis具体释义

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

Principal Component Analysis的英文发音

例句

  1. Therefore, the derrick damage identification method based on principal component analysis and FRF is put forward.
  2. 为此，提出了基于主元分析法和FRF的井架损伤识别方法。
  3. Methods of system analysis, principal component analysis and graphical representation were employed.
  4. 研究方法：系统分析法、主成分综合评价法和图示法。
  5. Using principal component analysis in chemometrics, a distribution feature of the nutritive elements was discussed.
  6. 运用化学计量学中的主组分分析方法，讨论了这些营养元素分布特征。
  7. A classifiers ensemble approach based on Principal Component Analysis(PCA) ( PCA ) was proposed.
  8. 设计了一种基于主成分分析(PCA)的分类器集成方法。
  9. Because of using L2 norm, Principal Component Analysis(PCA) ( PCA ) method is sensitive to outliers.
  10. 主成分分析(PCA)方法由于使用了L2范数，因此对异常值较敏感。

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