Principal Components Analysis (PCA)

Principal Components Analysis (PCA) is a way of identifying
patterns in data, and expressing the data in such a way as to
highlight their similarities and differences. Since patterns in data
can be hard to find in data of high dimension, where the luxury of
graphical representation is not available, PCA is a powerful tool
for analysing data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) เป็นวิธีการระบุรูปแบบข้อมูล และการแสดงข้อมูลในลักษณะเป็นการเน้นความเหมือนและความแตกต่างของพวกเขา ตั้งแต่รูปแบบข้อมูลสามารถหาข้อมูลของมิติที่สูง ที่หรูหราของไม่มีภาพ สมาคมเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) เป็นวิธีการระบุ
รูปแบบในข้อมูลและแสดงข้อมูลในลักษณะที่จะ
เน้นความเหมือนและความแตกต่างของพวกเขา ตั้งแต่รูปแบบในข้อมูล
อาจจะยากที่จะหาข้อมูลของมิติที่สูงที่ความหรูหราของ
การแสดงกราฟิกไม่สามารถใช้ได้ PCA เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ
ในการวิเคราะห์ข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) เป็นวิธีการระบุ
รูปแบบข้อมูลและแสดงข้อมูลในลักษณะเช่น

เน้นความคล้ายคลึงและความแตกต่างของพวกเขา . ตั้งแต่ในรูปแบบข้อมูล
สามารถยากที่จะหาข้อมูลในมิติสูงที่หรูหราของ
การแสดงกราฟิกไม่สามารถใช้ได้ , PCA เป็น
เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล