PCA NETWORKBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	PCA NETWORK
Company Title:	Dobro došli \| ViS Company
Company Description:	vis company, preduzeće za inženjering, termotehniku, proizvodnju i trgovinu iz zemuna bavi se proizvodnjom, prodajom i servisiranjem požarnootpornih građevinskih elemenata (klapni, dempera...), ovlaživaca vazduha, kanalnih elektro grejača i prateće automatike, proizvoda za regulaciju količine i distribuciju vazduha i filtera za vazduh.
Keywords to Search:	vis company, pasivna, zaštita, od požara, filteri, ovlaživači, vazduha, vazduh, grejanje, vazdušno, elektro grejač, protivkišna, rešetka, ekspandirajuća, traka, požarnootporna, termotehnika, automatika, elektro, orman, ormar
Company Address:	800 East NW Highway Suite 700,NORTHBROOK,IL,USA
ZIP Code: Postal Code:	60065
Telephone Number:	8473597410 (+1-847-359-7410)
Fax Number:
Website:	viscompany. com
Email:
USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	737904
USA SIC Description:	Computers
Number of Employees:
Sales Amount:
Credit History: Credit Report:
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Company News:

如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？博主没学过数理统计，最近看 paper 经常遇到，但是网上的讲解太专业看不懂，谁能通俗易懂的讲解一下，主成分分析作用是什么？
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？博主没学过数理统计，最近看 paper 经常遇到，但是网上的讲解太专业看不懂，谁能通俗易懂的讲解一下，主成分分析作用是什么？
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
PCA（主成分分析）の基本概念と応用をわかりやすく解説します。
PCA图怎么看？ - 知乎
PCA结果图主要由5个部分组成 ①第一主成分坐标轴及主成分贡献率主成分贡献率，即每个主成分的方差在这一组变量中的总方差中所占的比例 ②纵坐标为第二主成分坐标及主成分贡献率 ③分组，图中分为TNBC组和非TNBC组，探究两者之间的关系 ④通常为百分之95置信区间，不同的圆圈代表不同分组
谁能通俗易懂地解释一下Principal component analysis （PCA)？
PCA原理类似，就是在找一个个新的坐标维，让高维数据可以在少量的几个坐标维上投影保留原有数据尽量多的variation。第一个维度抽完后，再在没解释完的residual里面抽第二个第三个维度等等。
如何进行PCA分析？ - 知乎
如何进行PCA分析？想对数据进行PCA或聚类分析，但是有些样本的某些指标是缺失的（如图一所示）还可以对数据进行PCA或聚类分析吗？如果可以，应该怎么操作呢？ [图片] 显示全部关注者 4 被浏览
R统计绘图-PCA分析绘图及结果解读 (误差线，多边形，双Y轴图、球形检验、KMO和变量筛选等)
虽然PCA和RDA分析及绘图都写过教程，但是对于结果的解释都没有写的很详细，刚好最近有人询问怎样使用FactoMineR factoextra包进行PCA分析。所以使用 R统计绘图-环境因子相关性热图中的不同土壤环境因子数据进行PCA绘图和结果解读推文。一、数据准备
主成分分析（PCA）的原理谁懂的？可以讲解下？ - 知乎
PCA 从三维缩减到二维后的散点图 PCA 在处理具有大量特征的数据集时非常有用。图像处理、基因组研究等常见应用总是需要处理数千甚至数万列数据。虽然拥有更多的数据总是好事，但有时数据中的信息量太大，我们的模型训练时间会变得无法想象的长，维度的诅咒也开始成为一个问题。有时，少即
数据降维除了PCA等传统的方法，现在有没有比较新颖的算法呢？ - 知乎
一般Pca降维非线性数据的效果似乎只是对高维数据做了下在低维空间的投影。四：总结这篇文章主要讲述了3种降维技术对非线性数据的降维处理，我们可以感受到Kpca算法在选择恰当的核函数时，会表现出明显的算法特色。
怎么理解probabilistic pca？ - 知乎
1、PCA的两种理解：最大化方差、最小化投影损失这部分理解比较常见，公式的推导也比较容易，可以用拉格朗日乘子法发现两种理解的最终解相同。