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(principal components analysis,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*1大方差在*1个坐标(称为*1主成分)上,*二大方差在*二个坐标(*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方差贡献大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的较重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。
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改进生产工艺:通过对配方系统中个组分分析,确定原料的各方面的性能,便于进行生产工艺的优化
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