PRINCIPAL COMPONENT 日本語 意味 - 日本語訳 - 英語の例文

• 主成分
• principal component
• 主要成分

英語 での Principal component の使用例とその 日本語 への翻訳

Principal component of silymarine.
主要成分シリマリン。

Methane(CH4), the principal component of natural gas.
メタン(CH4)-天然ガスの主要成分。

Principal component analysis(PCA) is one such technique.
主成分分析（PrincipalComponentAnalysis:PCA）はこの方法の一つです。

The activity indicator is based on the statistical method of Principal Component Analysis(PCA).
活動指標は主成分分析（PCA）の統計的手法に基づく。

The first principal component is a single axis in space.
第1主成分は、空間での1つの軸です。

The third output, latent, is a vector containing the variance explained by the corresponding principal component.
つ目の出力latentは、対応した主成分によって説明された分散を含むベクトルです。

Each principal component is a linear combination of the original variables.
各主成分は、元の変数との線形結合です。

They then identified the optimum mix of technologies by combining results from machine learning and principal component analysis.
その後、機械学習の結果と主要要素の分析結果を統合することで、最適な技術の組み合わせを特定しました。

PCA(Principal Component Analysis) is used extensively.
PCA（PrincipalComponentAnalysis）は、いろいろ使えます。

For elements of atomic number 1(H) through 92(U), we perform high-precision analysis in a wide range, from principal component range to infinitesimal impurity range.
原子番号1（Ｈ）から92（Ｕ）までの元素について、主要成分領域から極微量不純物領域まで、広範囲を高い精度で分析。

Principal component analysis(PCA) is one of these approaches.
主成分分析（PrincipalComponentAnalysis:PCA）はこの方法の一つです。

For example, you can automatically run many Principal Component Analyses on different groups of variables, by using XLSTAT and VBA code.
たとえば、さまざまな変数のグループでのたくさんの主成分分析を自動化したいとすると、XLSTATとVBAを使用してそれを行うことができ、わずか1クリックでそれを立ち上げられます。

Principal Component Analysis(PCA) is a method of dimension reduction.
PCA(principalcomponentanalysis)は、最も基本的な次元削減手法です。

Internal Preference Mapping(IPM) is based on Principal Component Analysis(PCA) to allow identifying which products correspond to groups of consumers.
内的プレファレンス・マッピング(IPM)は，どの製品がどの消費者のグループに対応するかを識別することを可能にするために主成分分析（PCA）に基づく．。

Principal Component Analysis(PCA) is the most popular dimensionality reduction technique.
PCA(principalcomponentanalysis)は、最も基本的な次元削減手法です。

To improve classifier performance, you can also try using techniques like principal component analysis for reducing the dimensionality of the data used for neural network training.
分類器の性能を向上させるために、主成分分析などの手法を使用して、ニューラルネットワークの学習に使用されるデータの次元を減らすこともできます。

PCA(Principal Component Analysis) method is one of the widely used dimension reduction techniques.
PCA(principalcomponentanalysis)は、最も基本的な次元削減手法です。

To perform qualitative analyses various algorithms like spectra correlation, PCA(Principal Component Analysis) and ANN(Artifical Neural Networks) are available.
一方で、定性分析を行う際は、スペクトルの相関関係、PCA(PrincipalComponentAnalysis)、ANN(ArtificalNeuralNetworks)のような様々なアルゴリズムが用いられます。

The second principal component parallels a probable spread of Uralic people and/or languages to the northeast of Europe.
第2主成分はヨーロッパの北東にウラルの人々および/または言語の可能性の広がりを平行します。

Unlike conventional tumor marker tests, the biomarkers are assumed to consist of multiple metabolites, so principal component analysis that aggregates multivariate information into fewer variables is very effective.
従来の腫瘍マーカー検査と異なり，バイオマーカーは複数の代謝物の組み合わせと予想されるため，多変数の情報をより少ない変数に集約する主成分解析は非常に有効である。

Eigen typhoon Principal component analysis(PCA) is a method to calculate the direction of maximum variance in the feature space.
固有台風主成分分析(PCA)とは、特徴空間中で分散が大きい方向を見出すことのできる多変量解析手法である。

The figure on the right is the 4th principal component of variation in Europe and shows a strong cline centered in Greece.
右側の図は、ヨーロッパにおける変動の第4主成分とギリシャの中心に強い傾斜を示しています。

Principal Component Analysis is a very useful method to analyze numerical data structured in a M observations/ N variables table.
主成分分析は、M個のオブザベーション/N個の変数の表にまとめられた数値データを分析するのにとても便利な手法です。

The largest coefficients in the first principal component are the third and seventh elements, corresponding to the variables health and arts.
第1主成分で1番大きな係数は、3番目と7番目の要素で、これは変数 healthとartsに対応します。

Principal Component Analysis(PCA)One of the difficulties inherent in multivariate statistics is the problem of visualizing data that has many variables.
主成分分析(PCA)多変量統計に固有の問題は、多くの変数をもつデータを可視化できないという点にあります。

Methane gas, the principal component of natural gas, can be widely used in existing infrastructure, such as LNG-fired thermal power stations.
天然ガスの主成分であるメタンガスは、LNG火力発電所等の既存のインフラに幅広く利用することができます。

Looking at the Principal Components report, you can see that almost 95% of the variation in the 12 thickness measurements is explained by the first principal component.
主成分分析」レポートを見ると、12個の厚さの測定値における約95%の変動は、最初の主成分によって説明できることがわかります。

The principal component of petroleum and natural gas are hydrocarbons and their mixtures, and are indispensable as resources supporting modern infrastructure as raw materials for the petrochemical industry.
また、石油や天然ガスの主成分は炭化水素やその混合物であり、石油化学工業の原料として今日の社会基盤を支える資源として欠くべからざる物である。

Results of principal component analysis(Figure: by courtesy of Associate Prof. Zaitsu) They also applied the novel method to living mouse liver, and examined real-time monitoring(Figure 4). Figure 4.
主成分分析の結果(図は、説明資料として財津准教授より提供)次に、財津准教授と林助教は、本手法を生きたマウスの肝臓に応用し、リアルタイム・モニタリングの実験に取り掛かった(図4)。

In the reports of principal component analysis and multiple correspondence analysis of JMP, the results of the French schools(geometric interpretation) and the mainstream(interpretation to calculate synthetic variables and scores) are mixed.
JMPにおける主成分分析や多重対応分析のレポートには、フランス流(幾何学的な解釈)と主流派(合成変数やスコアを求めるという解釈)の結果が混在している。