Anatomical Variation of the Tibia – a Principal Component Analysis

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

An assessment of the anatomical variability and contributing factors of female pelvis shape using principal component analysis

Background & aim: Pelvic shape has important effects on obstetrical outcomes. Therefore, this study aimed to determine the etiologic factors that contribute to the formation of female pelvis and describe its variability. Methods: This study was conducted on 131 women referring to Saint Joseph Hospital, Marseille...

متن کامل

a swot analysis of the english program of a bilingual school in iran

با توجه به جایگاه زبان انگلیسی به عنوان زبانی بین المللی و با در نظر گرفتن این واقعیت که دولت ها و مسئولان آموزش و پرورش در سراسر جهان در حال حاضر احساس نیاز به ایجاد موقعیتی برای کودکان جهت یاد گیری زبان انگلیسی درسنین پایین در مدارس دو زبانه می کنند، تحقیق حاضر با استفاده از مدل swot (قوت ها، ضعف ها، فرصتها و تهدیدها) سعی در ارزیابی مدرسه ای دو زبانه در ایران را دارد. جهت انجام این تحقیق در م...

15 صفحه اول

Compression of Breast Cancer Images By Principal Component Analysis

The principle of dimensionality reduction with PCA is the representation of the dataset ‘X’in terms of eigenvectors ei ∈ RN  of its covariance matrix. The eigenvectors oriented in the direction with the maximum variance of X in RN carry the most      relevant information of X. These eigenvectors are called principal components [8]. Ass...

متن کامل

Compression of Breast Cancer Images By Principal Component Analysis

The principle of dimensionality reduction with PCA is the representation of the dataset ‘X’in terms of eigenvectors ei ∈ RN  of its covariance matrix. The eigenvectors oriented in the direction with the maximum variance of X in RN carry the most      relevant information of X. These eigenvectors are called principal components [8]. Ass...

متن کامل

Principal Component Projection Without Principal Component Analysis

We show how to efficiently project a vector onto the top principal components of a matrix, without explicitly computing these components. Specifically, we introduce an iterative algorithm that provably computes the projection using few calls to any black-box routine for ridge regression. By avoiding explicit principal component analysis (PCA), our algorithm is the first with no runtime dependen...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Scientific Reports

سال: 2019

ISSN: 2045-2322

DOI: 10.1038/s41598-019-44092-8