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Ecological Investigation of the Ganges River Using Principal Component Analysis

机译:基于主成分分析的恒河生态研究。

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摘要

Principal component analysis is a powerful "pattern recognition" approach that seeks to explain the variance in a large set of intercorre-lated variables by using a smaller set of independent variables, or principal components (Hopke, 1985).rnThe study described here used PCA to investigate water quality in the Ganges River. Our research identified the principal physical, chemical, and bacteriological parameters that are important in predicting surface-water quality.
机译:主成分分析是一种强大的“模式识别”方法,旨在通过使用较小的一组独立变量或主成分来解释一大组相互关联的变量中的方差(Hopke,1985年)。调查恒河的水质。我们的研究确定了对预测地表水水质很重要的主要物理,化学和细菌学参数。

著录项

  • 来源
    《Environmental quality management》 |2009年第1期|61-70|共10页
  • 作者单位

    Department of Botany, Center of Advanced Study, Banaras Hindu University, in Varanasi, India;

    Department of Botany and coordinator of the Center of Environmental Science Technology at the Center of Advanced Study, Banaras Hindu University, Varanasi, India;

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