主成分分析模型在数据处理中的应用  

Application of Principal Component Analysis Model in Data Processing

作　　者：顾绍红[1] 王永生[1] 王光霞[1] 

机构地区：[1]信息工程大学测绘学院

出　　处：《测绘科学技术学报》2007年第5期387-390,共4页Journal of Geomatics Science and Technology

摘　　要：主成分分析模型是一种将原始多个指标转化为少数几个相互独立的包含原始指标绝大部分信息的综合指标的统计学方法。利用MATLAB软件探索了利用主成分分析模型对专题数据进行处理的方法,并利用科学可视化方法对处理结果进行分析评价。实验表明,主成分分析模型能够有效简化原始变量,挖掘原始数据中的隐藏信息。Principal Component Analysis Model was a statistical method which could turn the much more original indexes into less compositive ones containing all information. Using the MATLAB software, the paper explored the method of thematic data processing by Principal Component Analysis Model, and analyzed, evaluated the result with the scientific visualization function of MATLAB. The experiment proved that Principal Component Analysis Model could effective simplify the original variable and mine the hidden information.

关 键 词：主成分分析模型 主成分贡献率 科学可视化 数据处理 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]