We werken aan het herstellen van de Unionpedia-app in de Google Play Store
🌟We hebben ons ontwerp vereenvoudigd voor betere navigatie!
Instagram Facebook X LinkedIn

Hoofdcomponentenanalyse en Redundantieanalyse

Snelkoppelingen: Verschillen, Overeenkomsten, Jaccard Similarity Coëfficiënt, Referenties.

Verschil tussen Hoofdcomponentenanalyse en Redundantieanalyse

Hoofdcomponentenanalyse vs. Redundantieanalyse

Hoofdcomponentenanalyse, of principale-componentenanalyse (afkorting: PCA), is een multivariate analysemethode in de statistiek om een grote hoeveelheid gegevens te beschrijven met een kleiner aantal relevante grootheden, de hoofdcomponenten of principale componenten. Redundantieanalyse (RDA) is de canonische (gebonden, constrained) ordinatiemethode, die regressieanalyse combineert met hoofdcomponentenanalyse.

Overeenkomsten tussen Hoofdcomponentenanalyse en Redundantieanalyse

Hoofdcomponentenanalyse en Redundantieanalyse hebben 1 ding gemeen hebben (in Unionpedia): Correspondentieanalyse.

Correspondentieanalyse

Correspondentieanalyse (afkorting: CA, ook Reciprocal Averaging, RA) is een methode voor ordinatie, verwant aan hoofdcomponentenanalyse.

Correspondentieanalyse en Hoofdcomponentenanalyse · Correspondentieanalyse en Redundantieanalyse · Bekijk meer »

De bovenstaande lijst antwoord op de volgende vragen

Vergelijking tussen Hoofdcomponentenanalyse en Redundantieanalyse

Hoofdcomponentenanalyse heeft 21 relaties, terwijl de Redundantieanalyse heeft 12. Zoals ze gemeen hebben 1, de Jaccard-index is 3.03% = 1 / (21 + 12).

Referenties

Dit artikel toont de relatie tussen Hoofdcomponentenanalyse en Redundantieanalyse. Om toegang te krijgen tot elk artikel waarvan de informatie werd gehaald, kunt u terecht op: