主要成分分析
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主要成分分析 principal component anal-ysis 亦称主要成因分析，英文缩写为PCA。为多变量分析方法之一种。是通过多维空间向各点对低维空间的投影，以具有变数的信息损失为最少值，以表示比原来变数少的数值线性函数（主要成分）的方法，处理前在未提供外部标准的情况下，它是对进行多变量资料的分类的一种有效手段。这种方法常用于育种学、生物社会学以及数量分类学各个领域。计算结果多以二维或三维分布图表示。
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