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2020-02-26 閱讀量: 948
什么是主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統(tǒng)計(jì)方法。通過正交變換將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，轉(zhuǎn)換后的這組變量叫主成分。

在實(shí)際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關(guān)的變量（或因素），因?yàn)槊總€(gè)變量都在不同程度上反映這個(gè)課題的某些信息。

主成分分析首先是由K.皮爾森（Karl Pearson）對(duì)非隨機(jī)變量引入的，爾后H.霍特林將此方法推廣到隨機(jī)向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。

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