基于R语言的主成分分析理论与实例详解

数据分析中，咱们常常会遇到高维的数据集，这时候就须要降维简化计算和模型。 主成分分析是一种经典的数据降维方法，它要求被分析的变量之间具备相关性，不然就失去主成分分析的原有意义了。好比在学生成绩综合评估、地区发展综合评估、运动员综合能力评估等，每每会有不少评估指标，这时候就须要进行数据降维，用较少的几个新变量代替本来的变量而尽量保留原有信息，计算出综合得分，进而给出综合评价结果。函数 如今假设原始数

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