This paper focuses on the utility of various data transformation techniques, which might be under the principal component analysis (PCA) category, on exoplanet research. The first section introduces the methodological background of PCA and related techniques. The second section reviews the studies which utilized these techniques in the exoplanet research field and compiles the focuses in the literature under different items in the overview, with future research direction recommendations at the end.


翻译:本文件侧重于各种数据转换技术的效用,这些技术可能属于主要组成部分分析(PCA)类,涉及外行星研究,第一节介绍五氯苯甲醚和相关技术的方法背景,第二节审查在外行星研究领域使用这些技术的研究,汇编概览不同项目下的文献重点,最后提出今后的研究方向建议。

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在统计中,主成分分析(PCA)是一种通过最大化每个维度的方差来将较高维度空间中的数据投影到较低维度空间中的方法。给定二维,三维或更高维空间中的点集合,可以将“最佳拟合”线定义为最小化从点到线的平均平方距离的线。可以从垂直于第一条直线的方向类似地选择下一条最佳拟合线。重复此过程会产生一个正交的基础,其中数据的不同单个维度是不相关的。 这些基向量称为主成分。
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