特征成分

采用变量筛选技术，精准、快速地提取天然植物特征成分，提升传统筛选效率和准确性。

清甜香组分筛选的变量工具合集，功能上是挺细的那种。Mann-Whitney-Wilcoxon 检验配合 SPA 和 Moving Windows-PLS，这组合用下来，能从烟叶里筛出味道够“清甜”的关键成分，不用靠拍脑袋，全靠数据说话。 SPA 的阈值设在 >0.345，选出的几个成分像 11.92、13.06 这些，主要集中在 11.5-15.5 和 24.5-28.0 区间，和感官数据也挺契合的。加上 MW 法 的成分窗口选取，比如 RSMECV>2.5 的时候，分类准确率能冲到 88.20%，还是挺靠谱的。 文件名、参数啥的都有列，实用性高。数据里还标了不同方法下的准确率对比，比如 SP

基于 Matlab 的主成分代码，结构清晰，运行稳定，适合数据降维和特征提取场景。适合做图像识别或大规模多维数据的同学参考一下，配套资料也比较丰富，扩展性也强。

对宁波大学教职工的体成分测试数据进行统计分析。结果表明： 男性隐性肥胖的发生率没有显著变化趋势，而女性隐性肥胖的发生率随年龄增加呈上升趋势。 性别差异：35岁后，隐性肥胖的发生率出现显著性别差异，女性隐性肥胖发生率明显高于男性。 体成分差异：男性隐性肥胖者的有效成分减少较为明显，而女性隐性肥胖者则以脂肪含量增加为特征。 脂肪分布不均：隐性肥胖者普遍存在脂肪分布不均现象，表现为腰臀比高于标准人群。 综上所述，高校教职工的隐性肥胖率较高，且伴有有效成分减少、脂肪增加及分布不均的问题。

主要成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，尤其在人脸识别中，可以有效地减少所需的特征数量。通过PCA，可以提取出最重要的特征，提升识别效率和准确性。

我们目前有一个数据文件‘Country-data.xlsx’，包含10列数据。第1列是国家名称，其余九列X1~X9是数字类型的数据标签。我们需要进行主成分分析，确保累计贡献率达到90%，并输出它们的特征向量和贡献率属性。

该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。

主成分/因子分析节点对话框中模型页签用于设置主成分/因子分析模型的参数。

想象一个高斯分布，它的平均值位于 (1, 3)，在 (0.878, 0.478) 方向上的标准差为 3，而在正交方向上的标准差为 1。黑色向量表示该分布协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成比例，并移动到以原始分布平均值为原点。 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。

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。