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 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 ...
蝸牛美肌奇談．如何分辨蝸牛護膚品級數 - 羅摩的博文 - theZtyle.com 蝸牛護膚品疫苗 兩款產品的主要賣點，都是保濕！事實上，產品可保濕，是一來蝸牛黏液精華中，亦含有些天然保濕成份，但更重要是，這些面膜是加入了「膠原蛋白」及「透明質酸」這種保濕能力很棒的成份！
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 ...
主成份分析和共同因素分析相關議題之探究 主成份分析是由Pearson 所創用而由Hotelling 再加以發展的. 一種統計方法（林清山 ，1991），Pearson 將PCA 用在正交之迥歸分析(orthogonal regression)為其原意 ...
主成分分析- 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia 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。 ... 其結果可以理解為對原數據中的變異數做出解釋：哪一個 方向上的數據值對變異數的影響最大？
主成分分析 - SAS Resource Center 在多變量分析中，主成分分析（Principal components analysis, PCA）是一種分析、 簡化數據集的技術。 ... 總變異數為163.474，其中第一主成分解釋了約94％的總變異 ，而第二主成分解釋的變異約只有6％。
Principal component analysis (PCA) on data - MATLAB princomp COEFF = princomp(X) performs principal components analysis (PCA) on the n-by -p data matrix X, and returns the principal component coefficients, also known ...
