опис. x = pcg( A , b ) спроби розв’язати систему лінійних рівнянь A*x = b для x за допомогою попередньої умови
метод. Коли спроба вдалася, pcg відображає повідомлення для підтвердження конвергенції.
опис. coeff = pca( X ) повертає коефіцієнти головних компонентів, також відомі як навантаження, для матриці даних X розміром n на p . Рядки X відповідають спостереженням, а стовпці відповідають змінним. Кожен стовпець матриці коефіцієнтів coeff містить коефіцієнти для одного головного компонента.
Функції частотної характеристики, що повертаються як вектор, матриця або тривимірний масив. frf має розмір p-x-m-x-n, де p — кількість частотних елементів, m — кількість відповідей, а n — кількість сигналів збудження.
psd (дані, частоти) використовує дані оцінки спектральної щільності потужності, що містяться у векторах даних і частот. Hpsd = dspdata. psd(…,'Fs',Fs) використовує частоту дискретизації Fs. Вказівка Fs використовує стандартний набір лінійних частот (у Гц) на основі Fs і встановлює для NormalizedFrequency значення false.
CAT та інші вступні тести MBA – Графік процентних змін (PCG) – Вступ пропонує Unacademy.
Аналіз головних компонентів, або PCA, є методом зменшення розмірності, який часто використовують для зменшити розмірність великих наборів даних, перетворюючи великий набір змінних у менший, який все ще містить більшу частину інформації у великому наборі.