跳至主導覽
跳至搜尋
跳過主要內容
國立中央大學 首頁
說明與常見問題
English
中文
首頁
人才檔案
研究單位
研究計畫
研究成果
資料集
榮譽/獲獎
學術活動
新聞/媒體
影響
按專業知識、姓名或所屬機構搜尋
Perturbation theory for cross data matrix-based PCA
Shao Hsuan Wang
, Su Yun Huang
統計研究所
研究成果
:
雜誌貢獻
›
期刊論文
›
同行評審
7
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Perturbation theory for cross data matrix-based PCA」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Principal Coordinate Analysis (PCoA)
100%
Perturbation Theory
100%
Data Matrix
100%
Matrix-based
100%
Leading Eigenvalue
18%
Leading Eigenvector
18%
Eigenvalues
9%
Finite Sample
9%
Small Sample Size
9%
Covariance Matrix
9%
Signal-to-noise Ratio
9%
Large Signal
9%
Dimensionality Reduction
9%
Asymptotic Behavior
9%
High Dimension
9%
Low Dimension
9%
Singular Value Decomposition
9%
Eigenvector
9%
Approximation Results
9%
Data Dimensions
9%
Noise Correlation
9%
Noise-to-signal Ratio
9%
Common Region
9%
Large Sample Size
9%
Crossed Product
9%
Matrix Perturbation
9%
Sample Approximation
9%
Comparison Measure
9%
Mathematics
Matrix (Mathematics)
100%
Perturbation Theory
100%
Principal Component Analysis
100%
Eigenvalue
27%
Eigenvector
27%
Real Data
9%
Covariance Matrix
9%
Asymptotic Behavior
9%
Higher Dimensions
9%
Numerical Data
9%
Singular Value Decomposition
9%
Noise Ratio
9%
Final Estimate
9%
Cross Product
9%