pos机和pca的区别《pos机有什么区别》
谈PA和PCA的区别
PA更多与聚焦于外部。他是让你通过获利段去分析你的各种维度，如产品线、市场、订单和客户等待。他更多的是在销售上提供了很多的分析功能。同时也能在市场源头的视角去分析问题。
PCA更过的是聚焦于内部。他是让你分析利润中心的损益。可以区分出不同的业务和单元。当然，你也可以根据功能后产品等等。利润中心的损益表是可以出具的，不想PA那样还需要增加相关的设置。
pca和pda培养基区别
pca和pda培养温度不同。
1、PCA一般是用于食品中的菌落总数的培养，培养温度在36度。
2、PDA用于霉菌的培养，培养温度28度。
3、pca培养基又叫平板计数琼脂培养基。
4、pda无菌检查培养基微生物限度检查培养基抗生素检定培养基生化鉴定培养基支原体检测培养基抑菌效力检查培养基。
LBP和PCA算法的区别？
LBP算法：全称Local binary pattern ，是机器视觉领域非常重要的一种特征。LBP可以有效地处理光照变化，在纹理分析，纹理识别方面被广泛应用。LBP 的算法非常简单，简单来说，就是对图像中的某一像素点的灰度值与其邻域的像素点的灰度值做比较。
PCA算法：全称principle component analysis，在力求数据信息丢失最少的原则下，对高纬度的变量空间降维 ，即研究指标体系的少数几个线性组合，并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多地保留信息。主要用于对数据的降维，通过降维可以发现更便于人理解的特征，加快对样本有价值信息的处理速度，此外还可以应用于可视化（降到二维）和去噪。
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NMF简介以及它与PCA的区别
本文简单介绍非负矩阵分解 —— Non-negative Matrix Factorization (NMF)以及它与Principal Component Analysis (PCA)的区别。
在学习机器学习基础和计算机视觉时，PCA的通俗解释及例子在网上很容易就能找到，但NMF的却寥寥无几。于是想写一篇关于NMF的简短的文章，便于跟我当初一样在初学时对于NMF的理解不是很清楚的朋友。
有错误的地方还望指正。
NMF是指通过将非负的数据矩阵，分解成两个小的矩阵的乘积，从而减少运算量。
X ≈ B×W（这里还需要注意的是，B和W矩阵并不是唯一的）
其中，X是数据集矩阵，是一个n×p的矩阵，每一列表示一个特征，共有p个特征；X是一个n×k的矩阵，理解为k个基；W是k×p的矩阵，每列均为数据集X投影到B上得到的向量。
以人脸处理这个实例来说，假设每张照片的人脸共有1000个特征：
在PCA处理中，将特征降维为600个，降维后的每个人脸都包含了600个特征（所以我们看到降维后的人脸有种“伏地魔”的感觉 （–.–||）），这是因为降维处理相当于删去了部分细节特征，导致一部分信息丢失，在图片中最直观的体现就是变模糊。
而在NMF的处理中，这1000个特征相当于是被分离了。数据矩阵X被拆分成基础向量B（basis vectors）与权重W（weights）的乘积：
X ≈ B × W
其中，权重W理解为特征的权重，如鼻子、耳朵、嘴巴等等。也就是说：
X ≈ B × w1 + B × w2 + …… + B × w1000
相当于，一张人脸是由鼻子、耳朵等这些独立的特征叠加出来的。
总的来说，PCA处理的人脸没有区分具体哪个特征对应哪些部位，而是统一地把所有的特征体现在一张照片上；NMF是一种“可加”的思想，不同的特征对应不同的脸部细节，将这些细节叠加形成一张脸。
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