PCA是什么意思，PCA的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

abbr. 污染控制局（Pollution Control Agency）；极地冷空气堆吸收，极冠吸收（Polar Cap Absorption）；波特兰水泥协会（Portland Cement Association）

例句

The PCA method belong to the later.

本文介始的PC A方法属于后者。

The method can also be extended to Primcipal Component Analysis (PCA).

此方法还可以引申到主分量分析（PCA）。

Principal Component Analysis (PCA) is a common method in face recognition.

主成分分析(PCA)是自动人脸识别的常用方法。

Based on the definition of PCA, it essentially owns classification ability.

根据主成分分析的定义，它本质上具有分类的能力。

The water quality in Dagujia River basin was assessed by using the PCA method.

采用主成分分析法(PCA)，对大沽夹河流域水质进行了定量化综合评价。

网络扩展资料

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计学中的降维方法，通过线性变换将高维数据转换为低维表示，同时保留数据的主要特征。以下是其核心要点：

1. 核心思想

目标：将原始数据投影到方差最大的方向上（即“主成分”），使降维后的数据尽可能保留原始信息。
数学原理：通过协方差矩阵的特征值分解，选择方差最大的正交方向（特征向量）作为新坐标轴，特征值大小对应各方向的方差贡献。

2. 关键步骤

标准化数据：对每个特征去均值并缩放至单位方差。
计算协方差矩阵：反映特征间的相关性。
特征值分解：提取协方差矩阵的特征值和特征向量。
选择主成分：按特征值从大到小排序，选取前k个主成分（通常累计方差贡献率≥85%）。
数据投影：将原始数据转换到选定的主成分空间。

3. 应用场景

数据可视化：将高维数据降至2D/3D以便绘图。
去噪与压缩：通过舍弃低方差成分去除噪声或减少存储需求。
特征工程：简化模型输入，提升计算效率（如人脸识别、基因数据分析）。

4. 优缺点

优点：计算高效、无需监督学习标签、可解释性强。
缺点：仅适用于线性关系、对异常值敏感、可能丢失局部结构。

5. 示例公式

主成分方向由协方差矩阵$mathbf{C}$的特征向量确定： $$ mathbf{C} = frac{1}{n-1} mathbf{X}^T mathbf{X} $$ 第$i$个主成分的方差贡献率为： $$ frac{lambdai}{sum{j=1}^p lambda_j} $$ 其中$lambda_i$为第$i$大特征值，$p$为原始维度。

如需代码实现或更深入的数学推导，可参考统计学习或机器学习教材（如《Pattern Recognition and Machine Learning》）。

网络扩展资料二

PCA是Principal Component Analysis的缩写，中文翻译为主成分分析。

词性： 名词

发音： P-C-A [piː siː eɪ]

定义： 主成分分析是一种用于数据降维的方法，它可以将高维数据转化为低维数据，并且尽可能保留原始数据的信息。

用法： PCA广泛应用于数据挖掘、图像处理、语音识别等领域。

解释： 主成分分析通过寻找数据中的主要特征，将高维数据降维为低维数据，使得数据更容易理解和处理。在寻找主要特征时，会将所有特征按照重要性排序，然后选取前几个重要的特征作为主成分。主成分是原始特征的线性组合，它们可以用来表示数据的主要变化方向。PCA的目标是使得主成分之间的相关性最小化，从而让它们尽可能地独立。

近义词： 无

反义词： 无

例句：

英文例句：PCA is a common technique used for reducing the dimensionality of data.（PCA是用于降低数据维度的常见技术。）
中文例句：PCA是一种常用的数据降维技术。（PCA is a common technique used for reducing the dimensionality of data.）

别人正在浏览的英文单词...

【别人正在浏览】