1、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換将一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量，轉換後的這組變量叫主成分。
2、在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變量（或因素），因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。
3、主成分分析首先是由K.皮爾森（Karl Pearson）對非随機變量引入的，爾後H.霍特林将此方法推廣到随機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。
主成分分析法介紹
更新时间：2024-09-28 13:26:54
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