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- Die Hauptkomponentenanalyse (das mathematische Verfahren ist auch bekannt als Hauptachsentransformation oder Singulärwertzerlegung) oder englisch Principal Component Analysis (PCA) ist ein Verfahren der multivariaten Statistik. Sie dient dazu, umfangreiche Datensätze zu strukturieren, zu vereinfachen und zu veranschaulichen, indem eine Vielzahl statistischer Variablen durch eine geringere Zahl möglichst aussagekräftiger Linearkombinationen (die „Hauptkomponenten“) genähert wird. Speziell in der Bildverarbeitung wird die Hauptkomponentenanalyse auch Karhunen-Loève-Transformation genannt. Sie ist von der Faktorenanalyse zu unterscheiden, mit der sie formale Ähnlichkeit hat und in der sie als Näherungsmethode zur Faktorenextraktion verwendet werden kann. (Der Unterschied der beiden Verfahren wird im Artikel Faktorenanalyse erläutert.) Es gibt verschiedene Verallgemeinerungen der PCA, z. B. die Principal Curves, die Principal Surfaces oder die Kernel-PCA. (de)
- Die Hauptkomponentenanalyse (das mathematische Verfahren ist auch bekannt als Hauptachsentransformation oder Singulärwertzerlegung) oder englisch Principal Component Analysis (PCA) ist ein Verfahren der multivariaten Statistik. Sie dient dazu, umfangreiche Datensätze zu strukturieren, zu vereinfachen und zu veranschaulichen, indem eine Vielzahl statistischer Variablen durch eine geringere Zahl möglichst aussagekräftiger Linearkombinationen (die „Hauptkomponenten“) genähert wird. Speziell in der Bildverarbeitung wird die Hauptkomponentenanalyse auch Karhunen-Loève-Transformation genannt. Sie ist von der Faktorenanalyse zu unterscheiden, mit der sie formale Ähnlichkeit hat und in der sie als Näherungsmethode zur Faktorenextraktion verwendet werden kann. (Der Unterschied der beiden Verfahren wird im Artikel Faktorenanalyse erläutert.) Es gibt verschiedene Verallgemeinerungen der PCA, z. B. die Principal Curves, die Principal Surfaces oder die Kernel-PCA. (de)
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- Die Hauptkomponentenanalyse (das mathematische Verfahren ist auch bekannt als Hauptachsentransformation oder Singulärwertzerlegung) oder englisch Principal Component Analysis (PCA) ist ein Verfahren der multivariaten Statistik. Sie dient dazu, umfangreiche Datensätze zu strukturieren, zu vereinfachen und zu veranschaulichen, indem eine Vielzahl statistischer Variablen durch eine geringere Zahl möglichst aussagekräftiger Linearkombinationen (die „Hauptkomponenten“) genähert wird. Speziell in der Bildverarbeitung wird die Hauptkomponentenanalyse auch Karhunen-Loève-Transformation genannt. Sie ist von der Faktorenanalyse zu unterscheiden, mit der sie formale Ähnlichkeit hat und in der sie als Näherungsmethode zur Faktorenextraktion verwendet werden kann. (Der Unterschied der beiden Verfahren (de)
- Die Hauptkomponentenanalyse (das mathematische Verfahren ist auch bekannt als Hauptachsentransformation oder Singulärwertzerlegung) oder englisch Principal Component Analysis (PCA) ist ein Verfahren der multivariaten Statistik. Sie dient dazu, umfangreiche Datensätze zu strukturieren, zu vereinfachen und zu veranschaulichen, indem eine Vielzahl statistischer Variablen durch eine geringere Zahl möglichst aussagekräftiger Linearkombinationen (die „Hauptkomponenten“) genähert wird. Speziell in der Bildverarbeitung wird die Hauptkomponentenanalyse auch Karhunen-Loève-Transformation genannt. Sie ist von der Faktorenanalyse zu unterscheiden, mit der sie formale Ähnlichkeit hat und in der sie als Näherungsmethode zur Faktorenextraktion verwendet werden kann. (Der Unterschied der beiden Verfahren (de)
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- Hauptkomponentenanalyse (de)
- Hauptkomponentenanalyse (de)
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