【摘 要】
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多变量的主成份变换通过分析原始变量之间的相关关系,和对变量的相关系数矩阵内部结构的研究,可找出能反映原变量内在联系的、相互独立的、起主导作用且数目较少的新变量,它
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多变量的主成份变换通过分析原始变量之间的相关关系,和对变量的相关系数矩阵内部结构的研究,可找出能反映原变量内在联系的、相互独立的、起主导作用且数目较少的新变量,它起到压缩数据、简化数据结构的作用。经过主成份变换,原变量所包含的信息进行了重新分配,不同信息相应集中在不同主成份上。
Multivariate principal components transformation By analyzing the correlation between the original variables and the internal structure of the correlation coefficient matrix of the variables, it is possible to find independent, dominant and small numbers that reflect the intrinsic relations of the original variables The new variable, it plays the role of data compression, data structure simplification. After the transformation of the principal components, the information contained in the original variables is redistributed, and the different information is concentrated on different main components.
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