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。在实际问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太 多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。
具体而言，本研究将采用因子分析中的主成分分析法（principal components）来进行效度分析，将特征值大于1作为选取因子的原则，且利用最大变异法（Varimax）作为正交转轴，从而保留因子载荷量绝对值在0.5以...
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... 匹配指数match index，M.I. 主成分分析法principal component regression，PCR 人工神经网络方法artificial neural networks ...
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...素分析与因素命名： （一） 竞标网站使用动机因素分析 使用动机共 21 题，采用 主成分分析法 （ Principal Components Solution ）作 为抽取因素的方法。
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非线性主成分分析法 NLPCA ; the nonlinear PCA ; non linear principal component analysis
核主成分分析法 KPCA ; Kernel Principal Component Analysis
差分主成分分析法 differencing image pca
利用主成分分析法 Principal Components
采用主成分分析法 EOF ; Empirical Orthogonal Functions
加权主成分分析法 Weighted principal component analysis
层次-主成分分析法 ahp-pca methods
研究方法：主成分分析法、灰关联分析。
Methods of principal component analysis, grey incidence analysis were employed.
方法应用主成分分析法和模糊综合评判法分析数据。
Methods Data is analyzed by principal components analysis and ambiguity synthetic judgment.
介绍了主成分分析法的原理和它在天体物理中的广泛应用。
The main principle and applications to astrophysics of PCA are reviewed in this paper.
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