经验正交函数

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简介

经验正交函数分析方法(empirical orthogonal function,缩写为eof),也称特征向量分析(eigenvector analysis),或者主成分分析(principal component analysis,缩写pca),是一种分析矩阵数据中的结构特征,提取主要数据特征量的一种方法。lorenz在1950年代首次将其引入气象和气候研究,现在在地学及水声学等其他学科中得到了非常广泛的应用。地学数据分析中通常特征向量对应的是空间样本,所以也称空间特征向量或者空间模态；主成分对应的是时间变化,也称时间系数。因此地学中也将eof分析称为时空分解。

中文名 经验正交函数
原始名称 经验正交函数
上位词
  • 一种分析矩阵数据中的结构特征
  • 学科
  • 数学
  • 理学
    • 外文名

    empirical orthogonal function

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  • 方法
  • 术语
    • 英文名

    empirical orthogonal function

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