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![主成分分析 - 維基百科，自由的百科全書]()
zh.wikipedia.org在多元統計分析中， 主成分分析 （ 英語 ： Principal components analysis ， PCA ）是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的 維數 ，同時保持數據集中的對變異數貢獻最大的特徵。這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的 ...瀏覽：845 -
![主成分分析講義 - 朝陽科技大學 數位教學平台]()
lms.ctl.cyut.edu.tw主成分分析講義 I. 方法目的： ¾ 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。 ¾ 新的變數之間彼此不相關。 ¾ 新的變數的總變異數不變。變異數愈大的新變數，解釋(分辨)資料的能力愈 ...瀏覽：513
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日期：2025-04-27
(exploratory analysis) 過程中最常被使用的萃取方法：共同因素分析法 (common factor analysis) 與主成份分析法 ... 除此之外，統計軟體SPSS 10.0版尚提供三種共同因素萃取方法：一般化最小平方法 (generalized least squares) 、加權最小平方法 (weighted ......
瀏覽：1022
日期：2025-04-24
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日期：2025-04-25
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(或指數)，例如：表示一個國家或地區的 物價指數、環境污染指數、國家競爭力等指標。...
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日期：2025-04-25
第一章 主成份分析 陳順宇 教授 成功大學統計系 主成份分析(Principal Component Analysis, PCA) 主要目的是訂定指標 它是對多個變數決定各變數權重而成 加權平均，依此訂出總指標 經由線性組合而得的主成份 能保有原來變數最多的資訊 即主成份有最大的 ......
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日期：2025-04-30
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 ......
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日期：2025-04-24
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：2025-04-28
在统计学中，主成分分析（principal components analysis,PCA）是一种简化数据 ... 用主成分分析方法,我不是这个专业的,只是自学了一点,我用他在SPSS处理后得到 ......
瀏覽：1255
日期：2025-04-28
在多變量分析中，主成分分析（Principal components analysis, PCA）是一種分析、
簡化數據集的技術。 ... 總變異數為163.474，其中第一主成分解釋了約94％的總變異
，而第二主成分解釋的變異約只有6％。...
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