檢視主成分分析法的原始碼

{{Infobox person  
| 姓名     =   '''主成分分析法'''
| 图像     = 
[[File:主成分分析法.jpg|缩略图||center|[http://zmtimg.dfcfw.com/a8e6139e541542b198e762699518341b.em/art 原图链接]  [http://caifuhao.eastmoney.com/news/20171014074443444313730 来自企业网]]]
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'''<big>主成分分析法</big>'''，也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分)，其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含[[信息]]互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分，使问题简单化，同时得到的结果更加科学有效的数据信息。<ref>[https://wiki.mbalib.com/wiki/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95 主成分分析法]</ref>

在实际问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在[[多元统计分析]]中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有[[重叠]]。主要方法有[[特征值分解]]，SVD，NMF等。