主分量分析的含义及用法-主分量分析近义词反义词 - 词速通

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主分量分析是什么意思_主分量分析的含义解释

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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。 — 拼音 zhǔ fēn liàng fēn xī，更新 2026-07-13 09:58:59

词条详情

拼音	zhǔ fēn liàng fēn xī
拼音字母	zhu fen liang fen xi
首字母	zflfx
注音	ㄓㄨˇ ㄈㄣㄌㄧㄤˋ ㄈㄣㄒㄧ
注音符号	ㄓㄨㄈㄣㄌㄧㄤㄈㄣㄒㄧ

扩展释义：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。