好词典
pca
UK /piː siː eɪ/US /piː siː eɪ/
词源
Principal Component Analysis（主成分分析）源自统计学和线性代数，Polycarbonate Acrylate（聚碳酸酯丙烯酸酯）为化学术语。
noun
❶ 主成分分析（Principal Component Analysis），一种统计方法，通过线性变换将数据转换到新的坐标系，使数据的方差最大化。
“PCA is widely used in data analysis to reduce dimensionality.”
（PCA广泛应用于数据分析中，用于降低数据维度。）
“We applied PCA to visualize the high-dimensional dataset.”
（我们应用PCA来可视化高维数据集。）
❶ 聚碳酸酯丙烯酸酯（Polycarbonate Acrylate），一种用于光学和电子器件的聚合物材料。
“PCA is commonly used in the production of lenses and optical devices.”
（PCA常用于镜片和光学器件的生产。）
“The PCA material offers excellent transparency and durability.”
（PCA材料具有出色的透明度和耐用性。）
同义词:Principal Component Analysis, dimensionality reduction, Polycarbonate Acrylate
常见短语
PCA algorithm — 指主成分分析的算法实现，用于数据降维和特征提取。
“The PCA algorithm efficiently reduces the number of features in the dataset.”
（PCA算法有效地减少了数据集中的特征数量。）
PCA score — 主成分得分，表示数据点在主成分空间中的位置。
“The PCA score plot shows the distribution of samples in the reduced space.”
（PCA得分图显示了样本在降维空间中的分布。）