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상관 분석와 주성분 분석

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

상관 분석와 주성분 분석의 차이

상관 분석 vs. 주성분 분석

상관 분석(correlation analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이. 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.

상관 분석와 주성분 분석의 유사점

상관 분석와 주성분 분석는 공통적으로 2 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 회귀 분석, 통계학.

회귀 분석

독립변수 1개와 종속변수 1개를 가진 선형회귀의 예 통계학에서, 회귀 분석(回歸 分析)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이.

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통계학

200px 통계학(統計學)은 수량적 비교를 기초로 하여, 많은 사실을 통계적으로 관찰하고 처리하는 방법을 연구하는 학문이.

상관 분석와 통계학 · 주성분 분석와 통계학 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

상관 분석와 주성분 분석의 비교.

상관 분석에는 10 개의 관계가 있고 주성분 분석에는 45 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 2을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 3.64%입니다 = 2 / (10 + 45).

참고 문헌

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

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