Wat is een principale componenten analyse?
Een principale componentenanalyse (PCA) is een lineaire transformatie waarbij de banden worden gezocht die het meeste informatie bevatten. Veelal wordt deze gebruikt om processingtijd van grote datasets te beperken, zoals vaak bij hyperspectrale beelden het geval is. Lees verder »
Wat doet PCA?
Wat betekent PCA? PCA is een afkorting voor het Engelse begrip "Patiënt Controlled Analgesia". Dit betekent dat de patiënt zelf de pijnbestrijding controleert. U voelt zelf de pijn en u kunt zelf het beste beoordelen hoeveel pijnstilling u nodig heeft. Lees verder »
Wat is een PCA plot?
Wat is principale componenten analyse (PCA)? Een PCA (principale componenten analyse) is een methode om de variatie in een dataset handig samen te vatten en samenhang tussen de gegevens zichtbaar te maken. PCA is een vorm van factoranalys. Lees verder »
Waarom PCA?
Na een operatie of bij pijn, krijg je medicijnen (pijnmedicatie) om ervoor te zorgen dat je zo min mogelijk pijn hebt. De artsen weten alleen niet precies hoeveel pijn je straks voelt, omdat dit bij iedereen verschillend is. Daarom krijg je naast medicijnen ook een PCA- pomp. Lees verder »
Wat is een eigenwaarde SPSS?
Eigenwaarde = duidt aan hoeveel informatie er in de factor gereconstrueerd wordt. De som van de gekwadrateerde (niet geroteerde!) factorladingen per factor (over alle items) = de totale hoeveelheid door deze factor verklaarde variantie = eigenwaarde van deze factor. Lees verder »
