🏠 Главная
Бенчмарки
📊 Все бенчмарки 🦖 Динозавр v1 🦖 Динозавр v2 ✅ Приложения To-Do List 🎨 Творческие свободные страницы 🎯 FSACB - Ультимативный показ 🌍 Бенчмарк перевода
Модели
🏆 Топ-10 моделей 🆓 Бесплатные модели 📋 Все модели ⚙️ Режимы Kilo Code
Ресурсы
💬 Библиотека промптов 📖 Глоссарий ИИ 🔗 Полезные ссылки

Глоссарий ИИ

Полный словарь искусственного интеллекта

235
категории
2 988
подкатегории
33 628
термины
📖
термины

Анализ главных компонент

Статистический метод снижения размерности, который преобразует коррелированные переменные в новые некоррелированные переменные, называемые главными компонентами, максимизируя сохраняемую дисперсию.

📖
термины

График каменистой осыпи

График, визуализирующий собственные значения в порядке убывания, помогающий определить оптимальное количество сохраняемых главных компонент согласно методу локтя.

📖
термины

Веса нагрузок

Коэффициенты корреляции между исходными переменными и главными компонентами, указывающие на важность и вклад каждой переменной в каждую компоненту.

📖
термины

Факторные оценки

Координаты индивидуальных наблюдений в новом пространстве главных компонент, используемые для визуализации отношений между наблюдениями.

📖
термины

Общая инерция

Сумма дисперсий всех исходных переменных, равная следу ковариационной матрицы и сохраняемая при преобразовании АГК.

📖
термины

Кумулятивный процент дисперсии

Накопленная сумма дисперсий, объясняемых последовательными главными компонентами, позволяющая определить, сколько информации сохраняется.

📖
термины

Биплот

Одновременная графическая визуализация наблюдений и переменных в плоскости первых двух главных компонент, раскрывающая структурные отношения.

📖
термины

Вращение Варимакс

Метод ортогонального вращения, применяемый после АГК для улучшения интерпретируемости компонент путем максимизации дисперсии квадратов нагрузок.

📖
термины

Критерий Кайзера

Эмпирическое правило, предлагающее сохранять только те главные компоненты, у которых собственные значения превышают 1, для определения оптимальной размерности.

📖
термины

Реконструкция Ошибки

Мера, количественно оценивающая потерю информации при снижении размерности, вычисляемая как разница между исходными данными и их PCA-аппроксимацией.

🔍

Результаты не найдены