主成分分析 - 維基百科，自由的百科全書 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變異數貢獻最大的特徵。這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的 ...
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 ...
第六章 主成分分析(Principal Component Analysis) 4 3. 若原始變數彼此直交成不相關，則主成分分析完全無法減少變數個數只有在 變數彼此高相關時，才可能簡化變數的個數，且變數間相關性愈強，資料愈 可能化約。 4. 若原變數完全相關，則只需第一主成分，即可解釋100%的總變異。
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 ...
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 ...
主成分分析講義 主成分分析(principle components analysis)透過座標系統的直交轉軸，由互依. 變數的線性組合，形成新的變數。 ➢ 新的變數之間彼此不相關。 ➢ 新的變數的總變異數 ...
