PCA是啥，PCA是啥意思？
今天给各位分享PCA是啥的知识，其中也会对PCA是啥意思进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
pca是什么
PCA (personal computer assistant) 个人计算机助理,智能手机时代手机与电脑结合的演变名称
pca主成分分析是什么?
主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。
它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal Components）。具体地，主成分可以看做一个线性方程，其包含一系列线性系数来指示投影方向。PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。
1、将坐标轴中心移到数据的中心，然后旋转坐标轴，使得数据在C1轴上的方差最大，即全部n个数据个体在该方向上的投影最为分散。意味着更多的信息被保留下来。C1成为第一主成分。
2、C2第二主成分：找一个C2，使得C2与C1的协方差（相关系数）为0，以免与C1信息重叠，并且使数据在该方向的方差尽量最大。
3、以此类推，找到第三主成分，第四主成分……第p个主成分。p个随机变量可以有p个主成分。
主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保留数据集当中对方差贡献最大的特征。这是通过保留低维主成分，忽略高维主成分做到的。这样低维成分往往能够保留住数据的最重要部分。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。由于主成分分析依赖所给数据，所以数据的准确性对分析结果影响很大。
使用统计方法计算PCA
以下是使用统计方法计算PCA的详细说明。但是请注意，如果利用奇异值分解（使用标准的软件）效果会更好。
我们的目标是把一个给定的具有 M 维的数据集X 变换成具有较小维度 L的数据集Y。现在要求的就是矩阵Y，Y是矩阵X Karhunen–Loève变换。
什么是PCA
. 主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间.
pca是什么意思？
1、pca（大脑后动脉）一般指大脑后动脉，闭塞时引起枕叶皮层闭塞，可有对侧偏盲（黄斑回避）；中央支闭塞可导致丘脑梗塞，表现为丘脑综合征：对侧偏身感觉减退，感觉异常和丘脑性疼痛和锥体外系症状。
2、PCA(可编程计数器阵列Programmable Counter Array)有 5 个 16 位的捕获/比较模块与之相连，由高字节（PCA0H）和低字节（PCA0L）组成。
3、PCA的全称是Pacific Capital，太平洋资本是全球最大外汇交易商成员之一，公司主要为零售客户提供网上外汇交易服务。太平洋资本集团专门提供网上外汇交易服务予全世界的私人客户，对冲基金和金融机构。
扩展资料
其他释义说明
PCA（Principal Component Analysis） 是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。
PCA 的数学推导可以从最大可分型和最近重构性两方面进行，前者的优化条件为划分后方差最大，后者的优化条件为点到划分平面距离最小，这里我将从最大可分性的角度进行证明。
pca算法指的是什么?
PCA（principle component analysis），即主成分分析法，是一个非监督的机器学习算法，是一种用于探索高维数据结构的技术，主要用于对数据的降维，通过降维可以发现更便于人理解的特征，加快对样本有价值信息的处理速度，此外还可以应用于可视化（降到二维）和去噪。
PCA与LDA算法的基本思想
数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该过程一直重复，重复次数为原始数据中特征的数目。我们会发现，大部分方差都包含在最前面的几个新坐标轴中。因此，我们可以忽略余下的坐标轴，即对数据进行降维处理。
单片机PCA是什么意思
单片机PCA的意思是可编程计数器阵列。PCA由5个16位的捕获/比较模块与之相连，由高字节（PCA0H）和低字节（PCA0L）组成。
在读PCA0L 的同时自动锁存PCA0H 的值，先读PCA0L 寄存器将使PCA0H 的值得到保持（在读PCA0L 的同时），直到用户读PCA0H 寄存器为止。
扩展资料
计数/定时器溢出时，PCA0MD中的计数器溢出标志(CF)被置为1，并产生中断请求（如果CF 中断被允许）。
将PCA0MD 中ECF 位设置为逻辑1 即可允许CF 标志产生中断请求。当CPU 转向中断服务程序时，CF 位不能被硬件自动清除，必须用软件清0。
要使CF 中断得到响应，必须先总体允许PCA0 中断。通过将EA 位（IE.7 ）和EPCA0 （EIE1.3 ）设置为逻辑1 来总体允许PCA0 中断。清除PCA0MD寄存器中的CIDL 位将允许PCA 在微控制器内核处于等待方式时继续正常工作。
参考资料来源：百度百科-pca
关于PCA是啥的内容到此结束，希望对大家有所帮助。