PCA INTLBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	PCA INTL
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Company Address:	17940 Yonge St,NEWMARKET,ON,Canada
ZIP Code: Postal Code:	L3Y8S4
Telephone Number:	9059670359
Fax Number:
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	722101
USA SIC Description:	Photographers-Portrait
Number of Employees:	1 to 4
Sales Amount:	Less than $500,000
Credit History: Credit Report:	Unknown
Contact Person:	Midge Maaren
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Company Directories & Business Directories

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Previous company profile:
PEARSON JOHN R & ASSOC
PEARL-HARTWICK LTD
PEAK PROCESS CONTROLS INC

Next company profile:
PCA INTERNATIONAL
PC CORNER
PAYSOURCE DIRECT INC

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）？
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：
PCA得分图横纵坐标的正负和数值大小代表什么？ - 知乎
c 解释变异性：PCA得分图上的刻度数值还可以帮助解释数据集中的总变异性中有多少是由每个主成分贡献的。第一主成分（PC1）通常解释最大比例的变异性，其后的主成分按解释变异性递减排序。
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？
PCA图怎么看？ - 知乎
PCA结果图主要由5个部分组成 ①第一主成分坐标轴及主成分贡献率主成分贡献率，即每个主成分的方差在这一组变量中的总方差中所占的比例 ②纵坐标为第二主成分坐标及主成分贡献率 ③分组，图中分为TNBC组和非TNBC组，探究两者之间的关系 ④通常为百分之95置信区间，不同的圆圈代表不同分组
PCA（主成分分析）和EOF（经验正交函数分解）有什么区别？
PCA（主成分分析）和EOF（经验正交函数分解）有什么区别？我自己理解的是： EOF分析 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器（我写的）要求特征向量的矩阵C在PCA与EOF不同： PCA中：C… 显示全部关注者 89 被浏览
主成分分析（PCA）主成分维度怎么选择？ - 知乎
主成分分析（PCA）主成分维度怎么选择？想请教一下各位大神，在主成分分析中，对于N阶方阵从其特征向量中提取K个主特征向量，这里我想问一下，这个K值是怎么设定的？有人说是盖尔圆盘定理确定的，但… 显示全部关注者 189
R统计绘图-PCA分析绘图及结果解读 (误差线，多边形，双Y轴图、球形检验、KMO和变量筛选等)
根据PCA分析的目的，有时专家审稿会要求对原始变量进行Bartlett's test of sphericity (球形检验)和Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO采样充分性检验)，检验数据是否合适进行PCA (因子)分析，还要求对变量进行筛选 (communality<0 5)的变量。
R语言做PCA主成分分析时，怎么把离群样本剔除？ - 知乎
R语言做PCA主成分分析时，怎么把离群样本剔除？比如我做生信分析，处理一个数据，行是样本，列是gene，最后画出的图看出有离群样本，但是怎么通过代码把样本提出来呢？有没有大佬教教显示全部关注者 9
什么时候使用PCA和LDA？ - 知乎
PCA与LDA的区别：（1）PCA是无监督模型，利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值；（2）LDA是有监督模型，假设了各类样本的协方差矩阵相同且满秩。两种都可以作为特征降维的方法。但是，特征降维和特征选择不完全一致，在机器