多元分析——主成分分析【數學建模】

主成分分析的主要目的是希望用較少的變量去解釋原來資料中的大部分變異，將許多相關性較高的變量轉化爲彼此相互獨立或不相關的變量。 通常是選出的比原始變量個數少，能解釋大部份資料中的變異的幾個新變量，即所謂主成分，並用以解釋資料的綜合性指標。 主成分分析實際上是一種降維方法。 基本思想及方法 主成分分析的結果受量綱的影響，由於各變量的單位可能不一樣，如果各自改變量綱，結果會不一樣，這是主成分分析的最大問

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