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Graphical Methods and Principles for Data Analysis Ⅱ: Graphically Comparing Many Curves Using PCA

机译:数据分析的图形方法和原理Ⅱ:使用PCA图形比较多条曲线

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摘要

Principal components analysis (PCA) is a standard multivariate statistical analysis technique that can be adapted to curve characterization problems when there are a large number of curves. The mathematics behind PCA is somewhat difficult, requiring a good background in linear algebra. There is, however, a straightforward geometric interpretation that is at the heart of how PCA works, so we can leave the complicated mathemat-ics to the PCA software and focus on applying it without losing any essential information.
机译:主成分分析(PCA)是一种标准的多元统计分析技术,可以在存在大量曲线时适用于曲线表征问题。 PCA背后的数学有些困难,需要线性代数的良好背景。但是,PCA工作原理的核心是简单的几何解释,因此我们可以将复杂的数学留给PCA软件,并专注于应用它而不会丢失任何基本信息。

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