(Vị trí top_banner)
Hình ảnh minh họa ý nghĩa của từ principal component analysis (pca)
C1

principal component analysis (pca)

Noun

Nghĩa tiếng Việt

phân tích thành phần chính
Đang học
(Vị trí vocab_main_banner)

Định nghĩa & Giải nghĩa 'Principal component analysis (pca)'

Giải nghĩa Tiếng Việt

Một quy trình thống kê sử dụng phép biến đổi trực giao để chuyển đổi một tập hợp các quan sát của các biến có thể tương quan thành một tập hợp các giá trị của các biến không tương quan tuyến tính được gọi là các thành phần chính.

Definition (English Meaning)

A statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of linearly uncorrelated variables called principal components.

Ví dụ Thực tế với 'Principal component analysis (pca)'

  • "Principal component analysis is often used for dimensionality reduction in machine learning."

    "Phân tích thành phần chính thường được sử dụng để giảm chiều dữ liệu trong học máy."

  • "We applied principal component analysis to the dataset to reduce the number of features."

    "Chúng tôi đã áp dụng phân tích thành phần chính vào tập dữ liệu để giảm số lượng đặc trưng."

(Vị trí vocab_tab1_inline)

Từ loại & Từ liên quan của 'Principal component analysis (pca)'

Các dạng từ (Word Forms)

  • Noun: principal component analysis
(Vị trí vocab_tab2_inline)

Đồng nghĩa (Synonyms)

Karhunen–Loève transform (KLT)(Biến đổi Karhunen–Loève)

Trái nghĩa (Antonyms)

Chưa có từ trái nghĩa.

Từ liên quan (Related Words)

factor analysis(phân tích nhân tố)
linear algebra(đại số tuyến tính)
eigenvalue(giá trị riêng)
eigenvector(vector riêng)
machine learning(học máy) data science(khoa học dữ liệu)

Lĩnh vực (Subject Area)

Toán học Thống kê Khoa học dữ liệu Học máy

Ghi chú Cách dùng 'Principal component analysis (pca)'

Mẹo sử dụng (Usage Notes)

PCA được sử dụng để giảm chiều dữ liệu, trích xuất các đặc trưng quan trọng nhất từ dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều. Nó hoạt động bằng cách tìm các phương (principal components) mà dữ liệu biến thiên nhiều nhất. Các phương này được sắp xếp theo thứ tự giảm dần của phương sai giải thích, và các phương quan trọng nhất được giữ lại. PCA khác với phân tích nhân tố (factor analysis) ở chỗ PCA tập trung vào việc giải thích phương sai quan sát được, trong khi phân tích nhân tố tập trung vào việc giải thích hiệp phương sai giữa các biến. PCA thường được sử dụng như một bước tiền xử lý trước khi áp dụng các thuật toán học máy khác.

Giới từ đi kèm (Prepositions)

for in of with

PCA *for* dimensionality reduction. PCA *in* image processing. PCA *of* a dataset. PCA *with* application in [specific field].

Ngữ pháp ứng dụng với 'Principal component analysis (pca)'

Chưa có ví dụ ngữ pháp ứng dụng cho từ này.

(Vị trí vocab_tab4_inline)