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主成分分析的例子，特别适用于数学建模啊，多看看是有好处的。
利用SAS先对原始数据做主成分分析降维,然后根据降维后的特征向量构建多重线性回归模型,该方法通常用来解决多重线性回归模型在构建时,自变量的多重共线性问题
对图像进行主成分分析,来提取重要的信息。适用于变化检测
pca又称主成分分析，上面只是算法过程，可以搭配《偏最小二乘回归的线性与非线性方法》---王惠文看。里面又详细的PCA详解。
用matlab编写的主成分分析,包括协方差矩阵,相关系数矩阵,矩阵标准化,特征根排序,贡献率,累加贡献率,主成分数,主成分得分,主成分得分的排序的完整运算.
《独立成分分析》分为四个部分，共24章。第一部分（第2章至第6章）介绍了《独立成分分析》所用到的主要数学知识，第二部分（第7章至第14章）是《独立成分分析》的重点，详细讲述了基本ICA模型及其求解过程
运用arcview生成dem的建立与应用，可以看看
多元统计分析中的主成分分析，采用R语言进行实现。
Principal component analysis program
Principal component analysis code
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