There are some steps for implementi

There are some steps for implementing Principal
Component Analysis. They are:-
Step-1-Take an original data set and calculate mean of the
data set taking as column vectors, each of which has M rows.
Place the column vectors into a single matrix X of dimensions
M × N.
Step-2-Subtract off the mean for each dimension. Find the
empirical mean along each dimension m = 1... M of each
column. Place the calculated mean values into an empirical
mean vector u of dimensions M × 1.
N
u [m]=(1/N)ΣX [m, n] n=1

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีบางขั้นตอนสำหรับการใช้งานหลักการวิเคราะห์ส่วนประกอบ พวกเขาจะ: -ขั้นตอนที่ 1 ใช้ข้อมูลเดิมที่ตั้ง และคำนวณค่าเฉลี่ยของการชุดข้อมูลเป็นคอลัมน์เวกเตอร์ แต่ละที่มี M แถววางคอลัมน์เวกเตอร์เมตริกซ์เดียว X ของมิติเมตร× N.ขั้นตอนที่ 2 ลบปิดหมายสำหรับแต่ละมิติ ค้นหาการหมายความว่าเชิงประจักษ์ตามแต่ละขนาด m = 1 ... M ของแต่ละคอลัมน์ วางค่าเฉลี่ยคำนวณได้เป็นที่ประจักษ์หมายความว่า เวกเตอร์ u ของมิติ M × 1Nu [m] =(1/N) ΣX [m, n] n = 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีขั้นตอนบางอย่างสำหรับการดำเนินการหลักคือ
วิเคราะห์องค์ประกอบ พวกเขามีดังนี้: -
Step-1 ใช้ชุดข้อมูลเดิมและคำนวณค่าเฉลี่ยของ
ชุดข้อมูลการเป็นพาหะคอลัมน์แต่ละที่มี M แถว.
วางเวกเตอร์คอลัมน์เป็นเมทริกซ์ X เดียวของขนาด
M × N.
ขั้นตอนที่ 2 -Subtract ปิดเฉลี่ยสำหรับแต่ละมิติ หา
ค่าเฉลี่ยเชิงประจักษ์ตามแต่ละมิติ m = 1 ... M ของแต่ละ
คอลัมน์ วางค่าเฉลี่ยคำนวณเป็นเชิงประจักษ์
U เวกเตอร์เฉลี่ยของขนาด M × 1.
N
U [M] = (1 / N) ΣX [m, n] n = 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีบางขั้นตอนสำหรับการดำเนินงานหลักการวิเคราะห์องค์ประกอบ พวกเขาจะ :step-1-take ต้นฉบับและคำนวณค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลชุดข้อมูลการเป็นเวกเตอร์คอลัมน์ ซึ่งแต่ละคนมี M แถวสถานที่ในคอลัมน์เวกเตอร์เมทริกซ์ X ของมิติเดียวm × N .step-2-subtract ปิดหมายถึงแต่ละมิติ หาเชิงประจักษ์หมายถึงไปตามแต่ละมิติ M = 1 . . . . . . . ของแต่ละคอลัมน์ สถานที่ที่คำนวณค่าเฉลี่ยเป็นเชิงประจักษ์หมายถึงเวกเตอร์ U ขนาด m × 1nคุณ [ M ] = ( 1 / n ) Σ x [ N ] n = 1 m