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PCA와 주성분 분석

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

PCA와 주성분 분석의 차이

PCA vs. 주성분 분석

PCA의 다른 뜻은 다음과 같. 공분산행렬 고윳값의 제곱근에 해당하며, 고유 벡터의 끝점이 평균점에 위치한 채로 각 주성분의 방향을 나타내고 있다. 통계학에서 주성분 분석(主成分分析, Principal component analysis; PCA)은 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법이.

PCA와 주성분 분석의 유사점

PCA와 주성분 분석는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

PCA와 주성분 분석의 비교.

PCA에는 3 개의 관계가 있고 주성분 분석에는 45 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (3 + 45).

참고 문헌

이 기사에서는 PCA와 주성분 분석의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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