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主成分分析

Principal Component Analysis(PCA)

別名:PCA

主成分分析是將資料投影到彼此正交、依變異量排序的方向以降低維度的方法,可壓縮相關特徵,但不直接學習預測目標。

企業如何使用這個概念?

將多個感測欄位轉成較少成分。

容易混淆之處

PCA 建立新成分,特徵選擇保留原欄位。

定義依據

來源查核日期:2026-09-09

繁體中文為編輯工作譯名;本次未取得統一官方繁中譯名的證據,英文名稱保留概念辨識,不冒充標準條文譯本

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