Geometry Principal Components Node¶
几何主成分 节点对位置场执行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)。
PCA 通过分析数据点的分布情况,确定数据的中心点以及最能描述其方向和形状的正交轴。所得轴的排序依据是数据在各方向上的变异程度,从最大到最小。
这对于确定几何体的优势取向、将物体与点云对齐、生成局部坐标系或测量分布范围非常有用。
输入¶
- 几何数据
包含待分析点的几何体。
除体积外,所有几何组件类型均受支持。
- 位置
分析中使用的位置值。
输出¶
- 群组中心
分析组的中心。
- 旋转
其局部坐标轴与数据的主轴相对应的旋转。
- 主成分
各主轴上数据的方差。
数值越大,表示沿相应轴的离散程度越高。
主轴¶
- 长轴
与最大方差方向对应的单位矢量。
- 中间轴
与中间方差方向对应的单位矢量。
它与其他轴共同构成一个右旋正交基。
- 短轴
与最小方差方向对应的单位矢量。