【摘 要】
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经典的主成分分析方法易受异常点影响．本文根据该方法的特点，提出一新的诊断方法，将多变量数据中异常点剔除后再进行主成分分析，构成有效的稳健主成分分析法．用此法处理二组实际数
【机 构】
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湖南大学化学计量学与化学传感器技术研究所
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经典的主成分分析方法易受异常点影响．本文根据该方法的特点，提出一新的诊断方法，将多变量数据中异常点剔除后再进行主成分分析，构成有效的稳健主成分分析法．用此法处理二组实际数据，结果令人满意
The classical principal component analysis is susceptible to abnormal points. In this paper, according to the characteristics of this method, a new diagnostic method is proposed. After the abnormal points in the multivariate data are removed, the principal component analysis is performed to form an effective robust principal component analysis. Using this method to deal with two sets of actual data, the result is satisfactory
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