主成分分析法是一种多元统计分析方法。主成分分析法也是一种技术,用于降低多维数据集,以降低分析的维度。PCA 是由卡尔皮尔逊 1901 年发明的。现在它是大都用来作为在探索性数据分析和预测模型制作工具。PCA 涉及特征值分解的数据协方差矩阵或奇异值分解的数据矩阵,通常后居中,每个属性的数据的平均值计算。主成分分析的...
应用多元统计分析方法:[英文版]影印版 Ensuring that new products satisfy specific groups of consumers can impact successful product development. In sensory studies, cluster analysis has been us... DallasE.Johnson,约翰逊,Johnson - 应用多元统计分析方法:[英文版]影印版 被引量: 10发表: 2005年 Anthologie...
多元统计分析通常参与确定特定矿物的位置。有许多变量时,这一进程变得复杂。主成分分析方法可以减少到少量的独立的主要组件,保留最相关的信息,并创建更可以解释可能划定不同的地质过程 [34] 的组合的变量的变量的数目。从化学角度来看,这些下一代变量中的每一个是元素的组合。元素的合理组合必然反映特定的地质、 地球...
a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...
聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法,它根据观测值或者变量之间的亲疏程度,将最近似的对象结合在一起,通过逐次聚合,将观测值分类。聚类分析根据事物本身的特性研究个体分类,其依据是同一类中个体有较大的相似性,不同类的个体差异则较大。进行聚类分析有很多种方法,多元统计分析中有系统聚类法、动态聚类法、分解...