基于PCA的數(shù)據(jù)相關(guān)性分析方法

摘 要：主元分析（Principal component analysis，PCA）是一種經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析方法。本文將PCA方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)相關(guān)性分析中，以提取數(shù)據(jù)集變量的相關(guān)性信息。通過兩個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了PCA方法提取數(shù)據(jù)相關(guān)性有效性。

關(guān)鍵詞：主元分析;數(shù)據(jù)相關(guān)性

1 主元分析

在多元統(tǒng)計(jì)分析中，數(shù)據(jù)相關(guān)性分析是一個(gè)重點(diǎn)研究課題。[1]典型的多變量數(shù)據(jù)分析方法，PCA，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中并獲得了良好的效果。[2-3]

3 結(jié)論

本文將傳統(tǒng)的PCA方法應(yīng)用數(shù)據(jù)集變量相關(guān)性研究中，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了PCA方法在提取數(shù)據(jù)相關(guān)性的有效性。

參考文獻(xiàn)：

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