PrincipalComponents – Beispiel 1 ( Python-Fenster )
In diesem Beispiel wird eine Hauptkomponentenanalyse ( Principal Component Analysis , PCA ) für ein Multiband-Raster als Eingabe ausgeführt und ebenfalls ein Multiband-Raster als Ausgabe generiert .
import arcpy from arcpy import env from arcpy.sa import * env.workspace = "C:/sapyexamples/data" outPrincipalComp = PrincipalComponents(["redla... 4,"pcdata.txt") outPrincipalComp.save("C:/s...
resources.arcgis.comPrincipalComponents example 1 ( Python window )
This example performs Principal Component Analysis ( PCA ) on an input multiband raster and generates a multiband raster output .
import arcpy from arcpy import env from arcpy.sa import * env.workspace = "C:/sapyexamples/data" outPrincipalComp = PrincipalComponents(["redla... 4,"pcdata.txt") outPrincipalComp.save("C:/s...
resources.arcgis.comHauptkomponenten
Führt eine Hauptkomponentenanalyse ( Principal Component Analysis , PCA ) für eine Gruppe von Raster-Bändern aus und generiert ein einzelnes Multiband-Raster als Ausgabe .
resources.arcgis.comPrincipal Components
Performs Principal Component Analysis ( PCA ) on a set of raster bands and generates a single multiband raster as output .
resources.arcgis.comDimensionsreduktion mittels PCA
Mit Hilfe der Principal Component Analysis ( PCA - Hauptkomponenentenanalyse ) kann der Großteil der Varianz in den Daten in wenigen Dimensionen dargestellt werden .
wanderinformatiker.atDimension reduction with PCA
With the Principal Component Analysis ( PCA ) a high percentage of the variance in the data can be captured in a few " artificial " attributes , which are linear combinations of the original dimensions .
wanderinformatiker.atPrincipalComponents example 1 ( Python window )
This example performs Principal Component Analysis ( PCA ) on an input multiband raster and generates a multiband raster output .
import arcpy from arcpy import env from arcpy.sa import * env.workspace = "C:/sapyexamples/data" outPrincipalComp = PrincipalComponents(["redla... 4,"pcdata.txt") outPrincipalComp.save("C:/s...
resources.arcgis.comPrincipalComponents – Beispiel 1 ( Python-Fenster )
In diesem Beispiel wird eine Hauptkomponentenanalyse ( Principal Component Analysis , PCA ) für ein Multiband-Raster als Eingabe ausgeführt und ebenfalls ein Multiband-Raster als Ausgabe generiert .
import arcpy from arcpy import env from arcpy.sa import * env.workspace = "C:/sapyexamples/data" outPrincipalComp = PrincipalComponents(["redla... 4,"pcdata.txt") outPrincipalComp.save("C:/s...
resources.arcgis.comPrincipal Components
Performs Principal Component Analysis ( PCA ) on a set of raster bands and generates a single multiband raster as output .
resources.arcgis.comHauptkomponenten
Führt eine Hauptkomponentenanalyse ( Principal Component Analysis , PCA ) für eine Gruppe von Raster-Bändern aus und generiert ein einzelnes Multiband-Raster als Ausgabe .
resources.arcgis.comDimension reduction with PCA
With the Principal Component Analysis ( PCA ) a high percentage of the variance in the data can be captured in a few " artificial " attributes , which are linear combinations of the original dimensions .
wanderinformatiker.atDimensionsreduktion mittels PCA
Mit Hilfe der Principal Component Analysis ( PCA - Hauptkomponenentenanalyse ) kann der Großteil der Varianz in den Daten in wenigen Dimensionen dargestellt werden .
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