Análisis de componentes principales y PCA

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Diferencia entre Análisis de componentes principales y PCA

Análisis de componentes principales vs. PCA

En estadística, el análisis de componentes principales (en español ACP, en inglés, PCA) es una técnica utilizada para describir un conjunto de datos en términos de nuevas variables («componentes») no correlacionadas. Las siglas PCA pueden referirse a.

Similitudes entre Análisis de componentes principales y PCA

Análisis de componentes principales y PCA tienen 0 cosas en común (en Unionpedia).

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En qué se parecen Análisis de componentes principales y PCA
Qué tienen en común Análisis de componentes principales y PCA
Semejanzas entre Análisis de componentes principales y PCA

Comparación de Análisis de componentes principales y PCA

Análisis de componentes principales tiene 31 relaciones, mientras PCA tiene 9. Como tienen en común 0, el índice Jaccard es 0.00% = 0 / (31 + 9).

Referencias

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