MCELVEEN ELECTRICBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	MCELVEEN ELECTRIC
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Company Address:	730 Meadow Hills Dr,GRACEWOOD,GA,USA
ZIP Code: Postal Code:	30812
Telephone Number:	7068602835 (+1-706-860-2835)
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Website:	mcelveenelectric. com
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	173101
USA SIC Description:	Electric Contractors
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Company Directories & Business Directories

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Company News:

如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？博主没学过数理统计，最近看 paper 经常遇到，但是网上的讲解太专业看不懂，谁能通俗易懂的讲解一下，主成分分析作用是什么？
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
分析上表可知，主成分1在铁路货运总量、铁路营业里程、铁路货物总周转量上具有较大的载荷，因此这3个变量归为一类命名为货运成分（记作F1）。
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
主元分析也就是PCA，主要用于数据降维。 1 什么是降维？比如说有如下的房价数据：这种一维数据可以直接放在实数轴上：
spss中碎石图怎么看？ - 知乎
因子分析是比较好的降维分析方法，主成分分析与其相似。但主成分分析一般要同别的分析相结合，且不用去解释主成分分析提取出的因子含义。但若只做降维，那么就要对因子含义进行解释，此时因子分析比主成分分析更好，因为因子分析提取的因子更易被解释。
PCA 分析和因子分析有何区别？ - 知乎
主成分分析（PCA）和因子分析是两种常用的多元统计技术，用于降维和提取数据中的结构。尽管它们有一些相似之处，但它们在理论和应用上有明显的区别。
进行主成分分析后如何正确的对主成分进行解释？ - 知乎
首先分析研究数据是否适合进行主成分分析，从上表可以看出：KMO为0 833，大于0 6，满足主成分分析的前提要求，以及数据通过Bartlett球形度检验 (p <0 05)，说明研究数据适合进行主成分分析。
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
主成分分析是1933年由霍特林首先提出来的。在信息损失最小的前提下，将描述某一系统的多个变量综合成少数几个潜变量，从而迅速揭示系统形成的主要因素，并把原来高维空间降到低维子空间。
主成分分析之前对原始数据进行均值化、标准化还是归一化？
在很多研究算法中均有使用此种处理，比如聚类分析、因子分析、主成分分析前一般需要对数据进行标准化处理。 SPSS、SPSSAU等统计分析软件，在进行主成分分析时都会默认对数据进行标准化处理，无需手动处理。 2、均值化和归一化
PCA得分图横纵坐标的正负和数值大小代表什么？ - 知乎
PCA（主成分分析）得分图中的横纵坐标代表数据在新的低维空间（由主成分定义）中的投影位置。具体来说： a 横纵坐标的正负：正负号表示样本在相应主成分方向上的相对位置。如果一个样本在某个主成分上的得分是正数，意味着它在这个主成分上的值高于平均值，若为负数，则低于平均值。这
如何理解主成分分析的主成分得分？ - 知乎
主成分分析主要用于发现数据中的基本结构 (即数据中变量之间的关系)，它最初由Karl Pearson在1901年提出，但是针对非随机变量，1933年由Hotelling推广到随机变量。主成分分析目的之一就是找到数据中占据主导地位的成分，把原始数据中的最大方差成分提取出来。