1. 主成份分析：

主成份分析是最經(jīng)典的基于線性分類的分類系統(tǒng)。這個(gè)分類系統(tǒng)的最大特點(diǎn)就是利用線性擬合的思路把分布在多個(gè)維度的高維數(shù)據(jù)投射到幾個(gè)軸上。如果每個(gè)樣本只有兩個(gè)數(shù)據(jù)變量，這種擬合就是seo優(yōu)化培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)推廣培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn),SEM培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,在線營(yíng)銷培訓(xùn)seo優(yōu)化培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)推廣培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn),SEM培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,在線營(yíng)銷培訓(xùn) 其中seo優(yōu)化培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)推廣培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn),SEM培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,在線營(yíng)銷培訓(xùn)和seo優(yōu)化培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)推廣培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn),SEM培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,在線營(yíng)銷培訓(xùn)分別是樣本的兩個(gè)變量，而seo優(yōu)化培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)推廣培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn),SEM培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,在線營(yíng)銷培訓(xùn)和seo優(yōu)化培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)推廣培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn),SEM培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,在線營(yíng)銷培訓(xùn)則被稱為loading,計(jì)算出的P值就被稱為主成份。實(shí)際上，當(dāng)一個(gè)樣本只有兩個(gè)變量的時(shí)候，主成份分析本質(zhì)上就是做一個(gè)線性回歸。公式seo優(yōu)化培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)推廣培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn),SEM培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,在線營(yíng)銷培訓(xùn)本質(zhì)上就是一條直線。

插入一幅圖（主成份坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)圖，來(lái)自：PLS工具箱參考手冊(cè)）

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如果一個(gè)樣本有n個(gè)變量，那主成份就變?yōu)椋?/span>

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其中PC1 稱為第一主成份，而且，我們還可以獲得一系列與PC這個(gè)直線正交的其它軸，如：

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以此類

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