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日期:2024-08-24
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 ......
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日期:2024-08-29
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 ......
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日期:2024-08-25
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 ......
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日期:2024-08-25
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 ......
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日期:2024-08-28
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 ......
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日期:2024-08-25
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 ......
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日期:2024-08-26
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
....
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日期:2024-08-25
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 ......