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      基于PCA的數(shù)據(jù)相關(guān)性分析方法

      2019-10-21 13:29徐濤
      科技風(fēng) 2019年19期
      關(guān)鍵詞:張成學(xué)報(bào)變量

      摘 要:主元分析(Principal component analysis,PCA)是一種經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析方法。本文將PCA方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)相關(guān)性分析中,以提取數(shù)據(jù)集變量的相關(guān)性信息。通過(guò)兩個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了PCA方法提取數(shù)據(jù)相關(guān)性有效性。

      關(guān)鍵詞:主元分析;數(shù)據(jù)相關(guān)性

      1 主元分析

      在多元統(tǒng)計(jì)分析中,數(shù)據(jù)相關(guān)性分析是一個(gè)重點(diǎn)研究課題。[1]典型的多變量數(shù)據(jù)分析方法,PCA,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中并獲得了良好的效果。[2-3]

      3 結(jié)論

      本文將傳統(tǒng)的PCA方法應(yīng)用數(shù)據(jù)集變量相關(guān)性研究中,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了PCA方法在提取數(shù)據(jù)相關(guān)性的有效性。

      參考文獻(xiàn):

      [1]張成,李元.基于統(tǒng)計(jì)模量分析間歇過(guò)程故障檢測(cè)方法研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2013,34(9):2103-2110.

      [2]徐濤,張成,李元,等.基于主元分析殘差空間的自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)方法及其應(yīng)用[J].系統(tǒng)仿真技術(shù),2017(3):190-194.

      [3]李秀玉,張成,逄玉俊.基于PCA的相似度方法在半導(dǎo)體產(chǎn)品分類中的應(yīng)用[J].沈陽(yáng)化工大學(xué)學(xué)報(bào),2013,27(1):58-62.

      [4]Ku W,Storer R H,Georgakis C.Disturbance detection and isolation by dynamic principal component analysis[J].Chem.intell.lab.syst,1995,30(1):179-196.

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