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 ...
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 ...
主成分分析 主成份分析是一個可以將這些資料重新表達的方法。也就是說主成份分析結果以新的相互不相關的變數取代原有相關之變數，此新的變數為原有變數之線性組合，我們 ...
多變量分析-主成份分析 主成份分析主要是利用原有的變數組合成新的變數，且新的變數個數比原變數個數來得少，以達到資料縮減的目的，而新變數將盡可能可以解釋原來資料大部分的變異 ...
