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居民的购房意愿在整个宏观层面上影响着整个社会结构的变迁和转型。文中基于500份居民购房意愿调查问卷,利用主成分分析法提取了主要特征,对主成分序列建立了支持向量机分类模型。五折交叉验证结果表明:分类效果良好,对政府和房地产开发商进行客户细分、制定营销策略有一定的借鉴意义。

分析新开专业毕业生产生就业焦虑的因素,为缓解高校毕业生就业焦虑和决策提供参考依据。采用毕业生就业焦虑问卷,对江西某高校新开专业GIS专业289名毕业生进行连续跟踪调查,并运用主成分分析方法,对新开专业毕业生就业焦虑原因进行分析。分析结果表明:新开专业毕业生就业焦虑来源于自信心不足、就业支持和帮助、就业压力、专业结构设置、社会人才需求、职业心理预期、对就业前景的期望等7个方面;而对于新开专业而言,专业结构设置和社会人才需求是新开专业毕业生就业焦虑产生值得关注的原因;主成分分析法用于就业焦虑因素的分析是可行的

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩 各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Python库，如下所示： # image processing from PIL import Image from io import BytesIO import webcolors # data analy

摘要为了研究气候变化需要实现遥感卫星对二氧化碳的高精度测量气溶胶和透射率较高的薄卷云的散射是影响大气中反演精度的主要环境因素结合主成分分析的统计方法和光程概率分

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MATLAB程序，实现对评价矩阵进行主成分分析，得到分析报告，调用函数即可使用，不懂什么是主成分分析的矩阵的请勿下载

python 聚类 效果图 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度，修改完后执行代码 随机数据集会在Data.csv中生成 会根据数据集进行PCA降维分析和绘图，可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果

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