PcaCatalog Klasse

Definition

Namespace:: Microsoft.ML

Assembly:: Microsoft.ML.PCA.dll

Paket:: Microsoft.ML v4.0.1

Paket:: Microsoft.ML v1.0.0

Paket:: Microsoft.ML v1.1.0

Paket:: Microsoft.ML v1.2.0

Paket:: Microsoft.ML v1.3.1

Paket:: Microsoft.ML v1.4.0

Paket:: Microsoft.ML v1.5.5

Paket:: Microsoft.ML v1.6.0

Paket:: Microsoft.ML v1.7.0

Paket:: Microsoft.ML v2.0.1

Paket:: Microsoft.ML v3.0.1

Paket:: Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Quelle:: PCACatalog.cs

Quelle:: PCACatalog.cs

Quelle:: PCACatalog.cs

Wichtig

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Sammlung von Erweiterungsmethoden, die von den AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers, und TransformsCatalog Katalogen zum Erstellen von Instanzen von Principal Component Analysis (PCA)-Komponenten verwendet werden.

public static class PcaCatalog

type PcaCatalog = class

Public Module PcaCatalog

Vererbung: Object
PcaCatalog

Methoden

Name	Beschreibung
ProjectToPrincipalComponents(TransformsCatalog, String, String, String, Int32, Int32, Boolean, Nullable<Int32>)	Initialisiert eine neue Instanz von PrincipalComponentAnalyzer.
RandomizedPca(AnomalyDetectionCatalog+AnomalyDetectionTrainers, RandomizedPcaTrainer+Options)	Erstellen Sie RandomizedPcaTrainer mit erweiterten Optionen, die ein ungefähres Prinzipalkomponentenanalysemodell (PCA) mithilfe eines randomisierten SvD-Algorithmus (Singular Value Decomposition, SVD) trainieren.
RandomizedPca(AnomalyDetectionCatalog+AnomalyDetectionTrainers, String, String, Int32, Int32, Boolean, Nullable<Int32>)	Erstellen Sie RandomizedPcaTrainer, was ein ungefähres Prinzipalkomponentenanalysemodell (PCA) mit dem Randomized Singular Decomposition (SVD)-Algorithmus trainiert.

Gilt für: