发布时间:2024-09-10 10:59:52 浏览次数:2 公司名称:[黄石]成分分析科技
产品参数 | |
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产品价格 | 19.9/次 |
发货期限 | 1 |
供货总量 | 8899 |
运费说明 | 电议 |
最小起订 | 1 |
质量等级 | A |
是否厂家 | 是 |
可售卖地 | 全国 |
<黄石>成分分析科技有限公司拥有完善、配套的生产设备,经验丰富的专业技术人才和生产操作规程,形成了自主设计、不断创新,规模生产的现代企业科技平台,企业生产经营的黄石成分分析,成分分析机构,成分分析检测,化学成分分析,化工成分分析,配方分析,化学材料分析,定性定量分析,成分分析,日化品成分分析产品,严格按照标准及行业标准生产,产品经相关省市质量监督检验院检测,各项指标均为合格。
<黄石>成分分析科技有限公司以”品种齐全,价格优惠,诚信经营,服务至上,质量保证”的生产经营理念,竭诚为广大客户服务。
黄石成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的数据降维技术,用于将高维数据转换为低维表示,同时保留数据的主要信息。它通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中,使得投影后的数据具有 的方差。这些新的坐标轴被称为主成分,它们是原始数据的线性组合。 成分分析的步骤如下: 标准化数据:将原始数据进行标准化处理,使得每个特征的均值为0,方差为1。 计算协方差矩阵:计算标准化后的数据的协方差矩阵。 计算特征值和特征向量:对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和对应的特征向量。 选择主成分:根据特征值的大小,选择前k个特征值对应的特征向量作为主成分。 数据投影:将原始数据投影到选定的主成分上,得到降维后的数据。 成分分析可以用于数据降维、黄石同城特征提取和数据可视化等任务。它可以帮助我们理解数据的结构和关系,减少数据的维度,提高模型的效果和计算效率。