主成分分析 Principal Component Analysis--統計生活館 主成分分析 Principle component analysis 說明 主成份分析所著重的在於如何「轉換」原始變項使之成為一些互相獨立的線性組合變數，而且經由線性組合而得的主成分仍保有原變數最多的資訊，其關鍵在「變異數」問題，利用求特徵值 eigenvalue 及特徵向量 ...
主成分分析_百科 主成分分析(Principal Component Analysis，PCA）， 將多個變數通過線性變換以選出較少個數重要變數的一種多元統計分析方法。又稱主分量分析。在實際課題中 ...
主成分分析 - 維基百科 在多元統計分析中，主成分分析（英語：Principal components analysis，PCA）是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的維數，同時保持數據集中的對方差貢獻最大的特征。這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的。這樣低階 ...
主成分分析- 维基百科，自由的百科全书 主成分分析實例：一個平均值為(1, 3)、標準差在(0.878, 0.478)方向上為3、在其正交方向為1的高斯分布。這裡以黑色顯示的兩個向量是這個分布的共變異數矩陣的特征 ...
多線性主成分分析- 维基百科，自由的百科全书 多線性主成分分析(Multilinear Principal Component Analysis，MPCA)方法，可將高維度空間映射到低維空間中去，降維的過程就是捨棄不重要的特徵向量縮減維度， ...
第六章主成分分析(Principal Component Analysis)： 1. 資料整理來源：呂金河譯，多變量分析. 陳順宇著，多變量分析. 第六章主成分分析(Principal Component Analysis)：. 我們常需要對一組變數訂出一個總指標(或 ...
主成分分析的原理與應用 主成分分析的原理 last modified May 3, 2006. 察兩個數的相性, 可以畫散佈圖。 察個數的相性, 也可以畫出3-D. 的圖來察。 但是對於個以上的數, 在上便無從察, 即便是.
研究生2.0: 主成份分析與因素分析 2010年10月29日 - 主成份分析(principal component analysis，簡稱PCA) 是在因素分析裡面常看到的，但這個名詞常被誤用、混用，而且有時候統計軟體裡面所用的 ...
主成分分析法- MBA智库百科 主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標。 在統計學中，主成分分析（principal components analysis,PCA）是一種簡化 ...
主成分分析Principal Component Analysis--統計生活館 主成分分析Principle component analysis 說明主成份分析所著重的在於如何「轉換」原始變項使之成為一些互相獨立的線性組合變數，而且經由線性組合而得的主成分 ...
