优化酯太发射药中NG、TBCN、C2、DBP组分分析方法,简化操作,提升结果稳定性,与原企标方法一致。
酯太发射药有机组分分析方法优化
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主成分分析(PCA)是一种常见的无监督学习方法,通过正交变换将高维度数据转换为少数几个线性无关的低维度特征。它在数据科学和机器学习中被广泛应用,发现数据中的基本结构和变量间的关系。介绍了总体主成分分析和样本主成分分析两种方法,以及其核心算法:相关矩阵的特征值分解和矩阵奇异值分解(SVD)。此外,还介绍了Python库中的sklearn.decomposition.PCA模块,用于实现主成分分析及其在数据预处理中的应用。
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主成分分析 (PCA) 是一种强大的降维技术,广泛应用于多元统计分析。它通过识别并保留对数据方差贡献最大的主成分,在降低数据维度的同时最大程度地保留数据信息。
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