首先,主成分分析法(PCA)是用来发现隐藏在数据中的关联性的一种数据探索技术。它允许分析师通过减少多元变量的数量来快速地提取主要的独立变量的相关性。PCA可以看作是数据降维和数据可视化的一种方法,可以帮助分析师更好地理解数据集中隐藏的模式,并有助于预测未来结果。 其次,熵值法是一种衡量数据复杂性的一种工具...