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主成分分析的应用不包括（）。

发布日期：2020-12-11

主成分分析的应用不包括（）。
A

降低所研究的数据空间的维数

B

通过主成分分析法构造回归模型

C

通过因子负荷的结果，弄清原始变量间的某些关系

D

对样本进行分类

试题解析

主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。

中文名
主成分
简称
PCA
应用
人口统计学
作用
降维
外文名
Principal Component Analysis
又称
主分量分析
学科
数学

的应

的应，拼音是de yìng，是一个汉语词语，释义为定当。

中文名
的应
拼音
de yìng
解释
定当
注音
˙ㄉㄜ ㄧㄥˋ

包括

包括是现代汉语词汇，表示包含;总括。例如语文教学应该包括听、说、读、写四项，不可偏轻偏重；我说 ‘大家’，自包括你在内。

拼音
bāo kuò
注音
ㄅㄠ ㄎㄨㄛˋ
词目
包括
同义词
包罗

标签： 成分 分析 不包括

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