метод главных компонент
Sign in to saveAlso known as PCA, principal components analysis
метод статистического анализа
Research
88,430 papers- What is principal component analysis?Nature biotechnology · 2008
- Principal Component Analysis (PCA).La Tunisie medicale · 2021
- Principal Component Analysis in Dental Research.The International journal of oral & maxillofacial implants · 2025
- Principal Component Analysis on Recurrent Venous Thromboembolism.Clinical and applied thrombosis/hemostasis : official journal of the International Academy of Clinical and Applied Thrombosis/Hemostasis · 2019
- Principal component analysis.Transfusion · 2018
via PubMed
Wikidata facts
- Subclass of
- multivariate statistics
- Image
- GaussianScatterPCA.svg
- Has use
- dimensionality reduction
Show 5 more facts
- Commons category
- Principal component analysis
- short name
- PCA
- on focus list of Wikimedia project
- Wikipedia:Vital articles/Level/4
- maintained by WikiProject
- WikiProject Mathematics
- facet of
- unsupervised learning
via Wikidata · CC0
Article · Русский
Метод главных компонент (англ. principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретён Карлом Пирсоном в 1901 году. Применяется во многих областях, в том числе в эконометрике, биоинформатике, обработке изображений, для сжатия данных, в общественных науках. Вычисление главных компонент может быть сведено к вычислению сингулярного разложения матрицы данных или к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных. Иногда метод главных компонент называют преобразованием Кархунена — Лоэва или преобразованием Хотеллинга (англ. Hotelling transform).
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA