Словосочетание "principal component analysis" является существительным.
/prɪn.sə.pəl ˈkoʊm.pə.nənt əˈnæ.lɪ.sɪs/
Principal component analysis (PCA) — это статистический метод, используемый для уменьшения размерности данных и выявления важных структур в многомерных данных. Он часто используется в различных областях, таких как статистика, машинное обучение и обработки сигналов. PCA помогает визуализировать данные, устраняя коррелированные переменные и упрощая модели.
PCA часто встречается в научной литературе, технических отчетах и в экономике. Он более распространен в письменной речи, особенно в научных и образовательных контекстах.
Анализ главных компонент используется для уменьшения размерности данных.
Researchers applied principal component analysis to identify patterns in the dataset.
Исследователи применили анализ главных компонент для выявления паттернов в наборе данных.
The results of the principal component analysis were promising for further analysis.
Хотя само словосочетание "principal component analysis" не имеет устоявшихся идиоматических выражений, методы, основанные на PCA, часто обсуждаются в контексте исследования данных и анализа.
Анализ главных компонент проясняет взаимосвязь между различными переменными.
By using principal component analysis, we can simplify our model significantly.
Используя анализ главных компонент, мы можем значительно упростить нашу модель.
Principal component analysis is a cornerstone of data preprocessing in machine learning.
Термин "principal component analysis" состоит из трех частей. "Principal" происходит от латинского слова "principalis", означающего "главный" или "основной". "Component" также имеет латинские корни, от слова "componens", означающего "составляющий". "Analysis" происходит от греческого "analusis", что означает "разложение". Таким образом, в целом выражение означает "анализ главных составляющих".
Синонимы: - Factor analysis (факторный анализ) - Dimensionality reduction (уменьшение размерности)
Антонимы: - Dimensionality expansion (увеличение размерности) - Raw data analysis (анализ сырых данных)