| 释义 |
principal component analysis - 主成分分析：一种常用的统计分析方法，用于降低数据维度并发现数据中的主要变化模式。它通过线性变换将原始数据转换为一组互相不相关的主成分，以便更好地理解和解释数据。
1 ?主成分分析 基于局部特征融合的人脸识别--《测试技术学报》2006年06期 近年来,人脸识别已成为模式识别和人工智能领域中的一个研究热点.经过几十年的发展,各种算法层出不穷,如主成分分析(P rincipal Com ponent A nalysis,PCA)方法[1]、线性判别分析方法[2]、独立成分分析方法[3]、模板匹配方法[4]、神经网络方法[5]等 2 ?主元分析 基于小波变换的多尺度主元分析在传感器故障诊断中的应用-中国学术期刊网络出版总库 正常运行.许多传感器的现场安装环境复杂,容易出现传感器故障.因此,对传感器的故障诊断就显得非常重要.主元分析(P rincipal Com ponent A nalysis,PCA)作为一种建立多 xxx 【读者推荐文章】 中国期刊全文数据库 中国博士学位论文全文数据 3 4 ?分析 基于小波变换的多尺度主元分析在传感器故障诊断中的应用-中国学术期刊网络出版总库 正常运行.许多传感器的现场安装环境复杂,容易出现传感器故障.因此,对传感器的故障诊断就显得非常重要.主元分析(P rincipal Com ponent A nalysis,PCA)作为一种建立多 xxx 【读者推荐文章】 中国期刊全文数据库 中国博士学位论文全文数据
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The principal component analysis implements the column-wise compression, using the correlation between attributes. - 2
Methods of principal component analysis, grey incidence analysis were employed. - 3
Listed companies; performance evaluation; strategic; principal component analysis; entropy method.
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