PCA是什麼意思，PCA的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

abbr. 污染控制局（Pollution Control Agency）；極地冷空氣堆吸收，極冠吸收（Polar Cap Absorption）；波特蘭水泥協會（Portland Cement Association）

例句

The PCA method belong to the later.

本文介始的PC A方法屬于後者。

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

此方法還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)是自動人臉識别的常用方法。

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

根據主成分分析的定義，它本質上具有分類的能力。

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

采用主成分分析法(PCA)，對大沽夾河流域水質進行了定量化綜合評價。

網絡擴展資料

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一種統計學中的降維方法，通過線性變換将高維數據轉換為低維表示，同時保留數據的主要特征。以下是其核心要點：

1. 核心思想

目标：将原始數據投影到方差最大的方向上（即“主成分”），使降維後的數據盡可能保留原始信息。
數學原理：通過協方差矩陣的特征值分解，選擇方差最大的正交方向（特征向量）作為新坐标軸，特征值大小對應各方向的方差貢獻。

2. 關鍵步驟

标準化數據：對每個特征去均值并縮放至單位方差。
計算協方差矩陣：反映特征間的相關性。
特征值分解：提取協方差矩陣的特征值和特征向量。
選擇主成分：按特征值從大到小排序，選取前k個主成分（通常累計方差貢獻率≥85%）。
數據投影：将原始數據轉換到選定的主成分空間。

3. 應用場景

數據可視化：将高維數據降至2D/3D以便繪圖。
去噪與壓縮：通過舍棄低方差成分去除噪聲或減少存儲需求。
特征工程：簡化模型輸入，提升計算效率（如人臉識别、基因數據分析）。

4. 優缺點

優點：計算高效、無需監督學習标籤、可解釋性強。
缺點：僅適用于線性關系、對異常值敏感、可能丢失局部結構。

5. 示例公式

主成分方向由協方差矩陣$mathbf{C}$的特征向量确定： $$ mathbf{C} = frac{1}{n-1} mathbf{X}^T mathbf{X} $$ 第$i$個主成分的方差貢獻率為： $$ frac{lambdai}{sum{j=1}^p lambda_j} $$ 其中$lambda_i$為第$i$大特征值，$p$為原始維度。

如需代碼實現或更深入的數學推導，可參考統計學習或機器學習教材（如《Pattern Recognition and Machine Learning》）。

網絡擴展資料二

PCA是Principal Component Analysis的縮寫，中文翻譯為主成分分析。

詞性： 名詞

發音： P-C-A [piː siː eɪ]

定義： 主成分分析是一種用于數據降維的方法，它可以将高維數據轉化為低維數據，并且盡可能保留原始數據的信息。

用法： PCA廣泛應用于數據挖掘、圖像處理、語音識别等領域。

解釋： 主成分分析通過尋找數據中的主要特征，将高維數據降維為低維數據，使得數據更容易理解和處理。在尋找主要特征時，會将所有特征按照重要性排序，然後選取前幾個重要的特征作為主成分。主成分是原始特征的線性組合，它們可以用來表示數據的主要變化方向。PCA的目标是使得主成分之間的相關性最小化，從而讓它們盡可能地獨立。

近義詞： 無

反義詞： 無

例句：

英文例句：PCA is a common technique used for reducing the dimensionality of data.（PCA是用于降低數據維度的常見技術。）
中文例句：PCA是一種常用的數據降維技術。（PCA is a common technique used for reducing the dimensionality of data.）

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