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主成分分析及matlab实现

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主成分分析 (PCA) 是一种统计学方法，通过正交变换将可能存在相关性的一组变量转换为线性不相关的主成分。该方法通过衡量信息量（通常使用离差平方和或方差）来确定主成分。PCA 最初由 Karl Pea

这份由银河证券于4月24日发布的宏观研究报告，深度探讨了猪周期波动对CPI的影响。报告共计14页，分析了猪肉价格波动如何通过产业链传导影响CPI走势，并对未来猪周期和CPI的走势进行了预测。

基于主成分分析的灌区运行状况综合评价，廖林仙，邵孝侯，针对灌区运行状况综合评价方法中权重确定复杂情况，将主成分分析方法应用于灌区运行状况的综合评价，以主成分的方差贡献率为权重

主成分析法在煤矿塌陷水域水质评价的应用，冯娜娜，高良敏，使用主成分分析法对淮南潘集杨庄塌陷水域4月份的水质进行了评价，选取COD、高锰酸盐指数、总磷、总氮、氨氮、硝酸盐氮、Cd、Cr6+、Z

基于主成分分析法的城市竞争力评价模型，曹朋，郝蒙蒙，城市的综合竞争力对城市未来的发展有重要的影响，本文利用主成分分析法建立一个评价模型，而一个城市的综合竞争力取决于该城市的