Метод главных компонент (англ. principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество...

. По аналогии с методом главных компонент центры кластеров называются также главными точками, а сам метод называется методом главных точек и включается...

значения последнего означают наличие мультиколлинеарности. Применение метода главных компонент к факторам модели позволяет преобразовать исходные факторы и получить...

наиболее оправданно применять метод главных компонент (МГК). Суть данного метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами...

сохранить больше информации, чем метод главных компонент, что продемонстрировал Рен с соавторами. Метод главных компонент может применяться другим способом...

Метод случайного леса (англ. random forest) — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер[англ.], заключающийся в использовании...

DBSCAN OPTICS Mean-shift Снижение размерности Факторный анализ Метод главных компонент CCA ICA LDA Неотрицательное матричное разложение t-SNE Структурное...

последующим применением к полученному многомерному временному ряду метода главных компонент. Способ преобразования одномерного ряда в многомерный представляет...

в которых каждое дерево решений анализируют первым применением метода главных компонент (PCA) на случайные подмножества входных функций. Есть различные...

. Каждая такая пара называется обучающим примером. Обычно используется метод максимального правдоподобия, согласно которому выбираются параметры θ {\displaystyle...

DBSCAN OPTICS Mean-shift Снижение размерности Факторный анализ Метод главных компонент CCA ICA LDA Неотрицательное матричное разложение t-SNE Структурное...