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主成分分析（Principal components analysis, PCA） 是一種分析、簡化數據集的技術
- 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。 利用原有的變數組合成新的變數，以達到資料縮減的目的，但卻能夠保留住數據本身所提供的重要資訊。 由於主成分分析主要依賴數據提供的訊息，所以數據的準確性對分析結果影響很大。
blogs.sas.com/content/sastaiwan/2020/02/25/主成分分析/
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2020年1月5日 · 主成分分析（Principal Component Analysis, 後簡稱為 PCA）在 100 年前由英國數學家卡爾·皮爾森發明，是一個至今仍在機器學習與統計學領域中被廣泛用來分析資料、降低數據維度以及去關聯的線性降維方法。
- 李孟(Lee Meng)
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2020年2月25日 · 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。 利用原有的變數組合成新的變數，以達到資料縮減的目的，但卻能夠保留住數據本身所提供的重要資訊。
