The PCA, contrary to grouping metho

The PCA, contrary to grouping methods such as cluster analysis, is a one-sample technique that uses orthogonal transformation to obtain a set of values of linearly uncorrelated variables called principal components, which can be equal to or less than the original number of predictor variables.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

PCA ขัดกับวิธีการเช่นการแบ่ง การจัดกลุ่มเป็นเทคนิคอย่างหนึ่งที่ใช้แปลง orthogonal รับชุดของค่าของตัวแปรเชิงเส้น uncorrelated ที่เรียกว่าส่วนประกอบที่สำคัญ ซึ่งอาจเท่ากับ หรือน้อยกว่าจำนวนตัวแปร predictor เดิม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

PCA ตรงกันข้ามกับวิธีการจัดกลุ่มเช่นการวิเคราะห์กลุ่มเป็นเทคนิคหนึ่งตัวอย่างที่ใช้การเปลี่ยนแปลงฉากที่จะได้รับชุดของค่าของตัวแปร uncorrelated เส้นตรงที่เรียกว่าองค์ประกอบหลักซึ่งจะเท่ากับหรือน้อยกว่าจำนวนเดิมของตัวแปร .

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พีซี ต่อวิธีการ เช่น การวิเคราะห์การจัดกลุ่มคลัสเตอร์ เป็นหนึ่งตัวอย่างเทคนิคที่ใช้ในการ ที่จะได้รับ ซึ่งชุดของค่าของตัวแปรเชิง uncorrelated เรียกส่วนประกอบหลัก ซึ่งจะเท่ากับหรือน้อยกว่าจำนวนเดิมของตัวแปร .