意味着数据可用于主成分分析研究。以及数据通过Bartlett球形度检验(p<0.05)，说明研究数据适合进行主成分...
对于一组多变量的数据，通过转换观察数据的角度，揭示出数据内在的结构，这个过程就叫做主成分分析（princi...
它主要是通过函数来表达因变量（连续值）和自变量变量的关系，通俗的来说就是Y和X的关系通过公式表达出...
不是重要的，也不是新的。是主要成分！！例如你以A为原料，加入很多助剂进行改性，获得改性后的A。那么主成分分析就是分析这个A到底是什么东西
主成分分析法( PCA)是用来研究多个变量的相关性的一种多元统计分析方法,它在较少损失原始变量数据信息的前提下, 用少量的因子代替原始变量,达到对原始变量分类的目的,用以揭示原始变量之间的内在联系,把庞杂的原始数据按成因上的联系进行归类,由果及因地归纳出几条比较客观的成因线索,提供逻辑推理方向,以导出正确的...
近年来，小波分析已经深入到了非线性逼近、统计信号处理、图像去噪等领域，其特殊的时频分辨能力已经使它基本取代了昔日传统频域分析方法。多维空间主成分分析法 基于多维空间主成分分析的图像降噪方法是近年来出现的一种基于机器学习的降噪技术。由于图像的主成分在原空间中往往是分散的，因而通过使用非线性变换将图像映射...
如果你指得是数学里面的特征向量，主成分分析法往往采取的方法不具有统计学含义，只有工程上的经验做支撑，并且不总是对的。特征向量本身不能评估权值，但是它对应的特征值大小表示了这个特征所含有用信息量的多少，这就可以评估权值了，所以该方法用到了较大特征值对应的特征向量来构造降维变换。 它并没...
《基于主成分分析方法建立脑组织变形图谱的模型研究》是依托复旦大学，由吴劲松担任项目负责人的青年科学基金项目。项目摘要 神经导航技术提高了颅脑手术的定位精度，但仍面临一大难题- - 术中脑变形（脑移位）。脑移位误差干扰导航精度，导致术后肿瘤残留或并发神经功能障碍。因此纠正脑移位误差的新技术研究已成为当前热点...
《Hadamard核磁共振波谱和主成分分析方法研究》是依托华东师范大学，由杨光担任项目负责人的面上项目。项目摘要 核磁共振（NMR）结合主成分分析（PCA）是目前化学计量学中比较成功的方法，在天然产物、生物样品和食品等复杂体系的研究中，得到了越来越多的应用。2D NMR在该领域中也开始得到应用，但2D NMR往往需要消耗...