【摘 要】
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主成分分析,又称主分量分析,是指将原始的多个变量,通过线性组合,提炼出较少几个彼此独立的新变量的一种多元统计方法〔1〕。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,
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主成分分析,又称主分量分析,是指将原始的多个变量,通过线性组合,提炼出较少几个彼此独立的新变量的一种多元统计方法〔1〕。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,成为新的综合指标,第一个线性组合即第一个综合指标记作F1,F1的方差越大,包含的信息越多,方差最大的称作
Principal component analysis, also known as principal component analysis, refers to a multivariate statistical method [1] of extracting a few new independent variables independent of each other by linear combination of multiple original variables. Usually the mathematical treatment is the original P indicators for a linear combination of a new comprehensive index, the first linear combination of the first comprehensive indicator recorded as F1, F1, the greater the variance, the more information contained, the largest variance Called
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