main成分分析Method或Factor 分析 Method哪个更好用？factor 分析方法和main 成分 分析方法有什么区别和联系？principal成分分析1的特征根λ的求解 。技术原理Principal成分分析Method(PCA)是一种常用的数据降维方法，PCA principal成分，消除了原指标的相关性对综合评价造成的信息重复的影响；构建综合评价所涉及的权重是客观的；在信息损失不大的前提下 ， 减少评价工作量的公因子比主成分更容易解释；因子分析的评价结果不如主因子成分-2/准确；factor 分析的计算工作量大于factor成分-2/，factor分析只是一个变量变换 。
1、金属矿产遥感找矿原理与方法1 。金属矿产遥感找矿原理 。遥感的理论基础是电磁波辐射，地物的光谱辐射特性是遥感技术识别和区分的主要依据 。航天遥感传感器接收地表各种地物的反射光谱信息，实际上是电磁波谱的一部分 。分析岩石的这些电磁频谱信息可以使我们有效地识别地质体和地质现象 。在遥感地质应用中，主要使用可见光和近红外区(0.38~2.50μm)光谱 。只要掌握了岩石的光谱特征，就可以利用遥感数据有效地提取和识别地质体和地质现象 。
(1)电子跃迁矿物的原子一旦接收到一定量的电磁辐射能量，原子中的电子就可以在不同能级之间跃迁 ， 形成一定的吸收带 。在遥感应用中，主要研究晶体场效应、电荷转移和共轭键对光谱特性的影响 。a .晶体场效应在分子和许多固定原子中，相邻原子的价电子配对形成化学键 ， 将原子束缚在一起 。这种配对导致价电子的吸收带通常在紫外和可见光区 。
2、PCA主 成分 分析中,假设是有C类,总样本数为N,总体离散度矩阵的秩为什么通...(1)第一步计算矩阵X的样本的协方差矩阵S:(2)第二步计算协方差矩阵S的特征向量E1、E2和en的特征值λ i和i1 ， 特征值按降序排序:λ 1 > λ 2...>λn；(3)第三步，将数据投影到特征向量增长的空间，这些特征向量对应的特征值为λ1 ， λ2，λ3 。现在数据可以显示为三维空间中的云状点集 。对于PCA来说，确定新变量的个数r是一个两难的问题 。
【主成分分析算法c】
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