机译:图3:所有物种模型的可变贡献的主要成分分析(PCA)汇总到两个主要组件中的变量。
机译:基于主成分分析(PCA)的地理人口统计分类中自动变量选择的框架
机译:基于主成分分析(PCA)的地理人口统计分类中自动变量选择的框架
机译:使用主成分分析(PCA)研究海拔和深水变量对赫兹拉巴德牧场的植被组成的影响
机译:使用主成分分析(PCA)和半啮盘函数选择的变量的制图描绘,并通过连续分类来映射验证
机译:使用主成分分析(PCA)获得大数据集中缺失数据的辅助变量。
机译:在人症状和时间级别分解抑郁症的异质性:潜变量模型与多模式主成分分析
机译:图5:主成分分析(PCA)的结果,显示了PC轴1和PC轴3上的15个环境变量和象限(A)和PCA分数的15分钟(B)之间的关系。