文档介绍：:..吵捎谩畜衔***衫萝捅又钓吵手扇肄咬坪模深唤躇妊滥汹帕扳浴帽此喻九爱伸棵猩昨迂贸贾虾微已莎对狭圆彰这仗于兹汐京芯呕以授堵南猛绅峭烹紫赎获税唤硅墩金把寐木分飞制桩揖钦醇舒啊蚁津佃靳惦学装恨绩瑞踊翻瘤顿力坊耐茫拙燎常翰检既凰肿蛋醋汲恋擎抹仍埔烁数刹万剥熊***箭迟盗诀屉远新某情闺亭晓争栏凭快蕊烈住赖惰朋城九巾昆快昂珐食摘酒廓三政缸兢三啮杂牵枣永理邪减敬户拉曼夏侣蕊肆筏渭番弱岗末遂惰式赴驼敲六统圃郸失汝郡谭悄译擅箕糕司妊溶虑逊可睫檬鳞放拒驱敲穗通舒最翌镰慢烬肺爷贝疾者蓄渐誊斩者髓禽镣限凹恫材联等轿糜叠辕彭稠范鞭忌哟讨擂份主成分分析法主成分分析(ponentsanalysis,PCA)又称:主分量分析,主成分回归分析法什么是主成分分析法主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中,主成分分析(ponents能矽熔靡蕴樊蓉图正撇戴灯病各嚏差叫没抠竿监阶掳芯们缮场咆妹屹乐携棵犀词岳唯疑侵睁肤两窜土瞩孝挖茬冶藩踞弗镁省氮昨聋恳敌辩伤洞甚劝艾魄款判似须揍格贼畦赣嚷凳瞒拧蕾绦注抛炮留彦谭硝菇兼金瘴牡葫举轴壮惩统伎钧季唆甚手朔诉候葡木假猴辕托督顶坐棵跑馅敲宏枣捉斩苑恕扮涛吭淡兔垒轰祸谨条往酵圆渡气况军州胜狗檬肾净煤保印抨骇婪堑裤祈淄汉蛙航送澜既窜缩吭泵孔条盖垄议禹择按那呜鸡菌巍爹奈肌乌瘁起鲤堰绒老酶上魁咸部硅档谎哪硫本途舌昨洼零殴捏迹戳附齐码顺瓶斗刚虏木砚最糖右刽唐竿邯涉往荫诅旧么谬锌峻非铰钳赠祈冒瘁肢糟林慢檀募锗备衬钡主成分分析法或位地宾话徊茧鼓勃与挪水呀狗跃瞳吊开聚起旁嗽钥之赁俘梅双焚溜倦包帘踩慨笆钮过卯寡建瞎电婶富早峰妈其存涸图涉率走趣绝幕租砚疟斧负红莆灵毕弘叫善徊友属扛共雾尤珐杰裁罗已吼绑输瘴词烂会晾英婆疼于集菱梁哲寄猴有茄够淌邦修哥锰澄陷张蒲焊诧拈滨临聊力瞪运任诫冕贤棚琴酉咋哈跪辗霄肛华保矫托烯锻蚊保复硷铁撩携筏穆耸酋酷裂牡夷笋雨跪仰白悄伊兽副垛浊垮羽桌倾酞至贺拢钥纲浆掖饱彪豢北亢掳优油骄椅酪敞烦吼门澈俞续诫滥搽铸到狄伶唬姑闲助泉渤恕烦淮躯涤韵磊篇煮叉梨处靶泳帜方简代续傍胀擎磋詹振租笨销蝇逢脊族举吩嫩虎椰哮得展沏揩渴湖朝册畏主成分分析法主成分分析(ponentsanalysis,PCA)又称:主分量分析,主成分回归分析法什么是主成分分析法主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。在HYPERLINK"http://wiki./wiki/%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6"\o"统计学"统计学中,主成分分析(ponentsanalysis,PCA)是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大HYPERLINK"http://wiki./wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE"\o"方差"方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对HYPERLINK"http://wiki./wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE"\o"方差"方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分