Главный компонент

Cтраница 1

Главные компоненты - это линейные комбинации случайных величин, характеризующиеся тем, что их дисперсии обладают особыми свойствами. Например, первой главной компонентой называется линейная комбинация с наибольшей дисперсией. По существу преобразование от исходной векторной величины к вектору главных компонент сводится к повороту координатных осей, такому, что новая координатная система имеет характерные статистические свойства. [1]

Понижение размерности входов методом главных компонент. [2]

Главные компоненты оказываются удобным инструментом и для восстановления пропусков во входных данных. Действительно, метод главных компонент дает наилучшее линейное приближение входных данных меньшим числом компонент: - w ( Здесь мы, как и прежде, для учета постоянного члена включаем фиктивную нулевую компоненту входов, всегда равную единице - см. Рисунок 5, где справа показана нейросетевая интерпретация метода главных компонент. [3]

Главный компонент этою стабилизатора - фосфит свинца РЬНРОя - - получают при медленном добавлении оксида свииц к расплавленной фосфористой кислоте при 100 КС при дсйстаи. При добавлении РЬ ЫО3) я к раствору ИзРО3 выпадает л осадок кристаллический РЫ1РО3; здесь, возможно, образуется одноосновный фосфат свинца, однако в свободном виде - он выделен не был. Процесс заканчивается образованием 2РЬО - РЬНРО: ( [ 221, но в целом образовяние двухосновного фосфита свинца изучено мало. [4]

Главные компоненты z л к z21 включают четыре фактора состава газа и пластового давления. [5]

Главный компонент этого набора-катионит, заряженный катионом серебра. [6]

Главные компоненты не инвариантны к изменению масштаба тех шкал, по которым отсчитываются переменные. [7]

Главные компоненты обладают тем свойством, что они некоррелиро-ваны ( независимы) и безразмерны. [8]

Главные компоненты обладают следующим оптимальным свойством. [9]

Главный компонент имеет наибольшее влияние на исследуемые переменные величины. [10]

Главные компоненты - некоррелированные обобщенные показатели, построенные на основе измеренных признаков, могут быть использованы в качестве исходных данных кластерного анализа. Практика показывает, что такая классификация объектов исследования часто оказывается более объективной, чем разделение при помощи отдельных исходных признаков. [11]

Главные компоненты адекватно отражают исходную информацию в более компактной форме. [12]

Главные компоненты являются характеристическими векторами ковариационной матрицы, поэтому достаточно найти характеристические корни и векторы неотрицательно определенной матрицы. [13]

Главные компоненты шлака - FeO, SiO2, CaO - часто составляют только 70 - 80 % от его массы, поэтому изучение соответствующей тройной системы дает только грубоориентировоч-ное представление о свойствах шлаков. Тем не менее исследования ее проведены многими авторами. При этом температуру плавления обычно отмечали по деформации пирамидок, спрессованных из измельченного шлака; хотя в таком состоянии он совершенно непригоден для плавки из-за чрезмерной вязкости. Термический анализ снятием кривых нагревания и охлаждения обычно непригоден для шлаков; многие из них не кристаллизуются, а, затвердевая, остаются подобно стеклам в состоянии вязкой переохлажденной жидкости. [14]

Главный компонент системы реального времени - обработчик очередей, который запрашивает и принимает сообщения о внешних событиях, осуществляет их анализ и вызывает для выполнения нужные программы. Эти программы либо сами обращаются за требуемыми данными, либо получают их при вызове от обработчика очередей. Выбираемая стратегия часто зависит от того, может ли быть системе заранее известно, какие данные соответствуют сообщениям в момент их приема. [15]

Страницы: 1 2 3 4