基于主成分分析的原水水质模糊综合评价.docx
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基于主成分分析的水质评价方法随着社会经济的快速发展,水资源已经成为全球所面临的一个严峻问题。在现代社会中,水质评价是非常重要的,因为水是构成我们身体的大约70%。通过对水质评价的分析,我们可以有效地保障水质安全,维护人民的健康。主成分分析(PCA)是一种多元统计学方法,可以使用较少的变量来描述复杂的相关性和变异性,从而更好地理解数据。PCA最初是由卡尔·皮尔逊于1901年提出的,用于分析线性相关性,并缩小数据集的维数。PCA是通过将原始数据转换为新的、相关的变量来确定数据的主要成分。它的基本思想是,将原始
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基于主成分分析和模糊数学的黄河小浪底水质监测与评价.pptx
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基于主成分分析的非营利组织绩效模糊综合评价.docx
基于主成分分析的非营利组织绩效模糊综合评价一、引言非营利组织作为社会发展中不可或缺的一部分,对于社会公益事业、社会组织和资源整合方面都扮演着重要的角色。但是,非营利组织与盈利性企业不同,其成功与否不能只通过利润或销售业绩衡量,因此,非营利组织绩效评价是非常关键的。本文将介绍基于主成分分析的非营利组织绩效模糊综合评价方法,希望能够为非营利组织绩效评价提供一些参考。二、主成分分析主成分分析,即PrincipalComponentAnalysis(PCA),是一种一般统计分析方法。它对于数据降维、发现数据内在关