kisscat0317
你的邮箱发不进去,请换一个,这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.
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本科毕业论文正文包括前言、文献综述、研究设计、结果与分析、结论。
拓展资料如下:
1、序论(引言)
开头一段或两段相当于序论,一般说明选题的背景、缘由、意义以及研究目的,提示主要观点等。作为序论,一般都要提出问题,也可在序论中限定研究范围、交代研究方法、解释基本概念等。
2、本论
本论是论文的主体部分,是集中表述研究成果的部分,对问题的分析、对观点的证明,主要是在这一部分中进行并完成的。一篇论文质量的高低,也主要取决于本论部分写得如何。
本论部分的内容量大而复杂,一般要分几个层次加以论述,为了做到层次分明、脉络清晰,常常将本论部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段,一个逻辑段可包含几个小逻辑段,一个小逻辑段可包含一个或几个自然段,使正文形成若干层次。
每一逻辑段可冠以适当标题。一般说来,论文的层次可按顺序“一、(顿号)”、“(一)”、“1.(实心下圆点)”、“(1)”形式的标题序号。
3、结论
结论是一篇论文的收束部分,是文章内容的归结,通常包含提出论证结果和指明进一步研究的方向两项内容,但可有所侧重。结论中也可对研究成果的意义及其可能产生的影响做出扼要的说明和估测。
序论的写法主要有以下几种:
(一)交代式。开头交代论文写作背景、缘由和目的意义。
(二)提问式。一开头就提出问题,或在简要交代写作背景之后随即提出本文所要解决的问题。
(三)出示观点式。序论开宗明义,将本文的基本观点或主要内容揭示出来。
(四)提示范围式。序论部分提示本文的论述范围。
(五)阐释概念式。序论先释题,阐释题目中和文中出现的基本概念。
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本科毕业论文的格式通常包括以下几个部分:1. 封面:封面应包含论文的题目、作者姓名、学院、专业、指导教师姓名、论文提交日期等信息。2. 中英文摘要:中英文摘要应简要概述论文的研究背景、目的、方法和结果,以及论文的主要结论和贡献。3. 目录:目录列出了论文中各章节的标题和页码,方便读者查阅和浏览。4. 引言:引言应简要介绍论文的研究背景、意义和目的,提出研究问题和假设,并说明研究方法和论文结构。5. 文献综述:文献综述应对前人在该领域的研究成果进行梳理和总结,评价其贡献和不足,并指出本文的创新点和研究意义。6. 研究方法:研究方法应详细介绍论文所采用的研究方法和技术,包括实验设计、数据采集和分析方法等。7. 结果与分析:结果与分析应详细描述论文的研究结果和发现,通过图表、数据和案例等方式进行展示和分析,以支持论文的结论和贡献。8. 结论:结论应总结论文的研究成果和发现,回答研究问题和验证假设,指出不足并提出未来研究的方向和建议。9. 参考文献:参考文献列出了论文中所引用的文献资料,按照规范格式进行排版和标注。10. 致谢:致谢部分可以感谢对论文完成有贡献的人员和机构,如指导教师、实验室和同学等。以上是本科毕业论文的一般格式,具体要求可能会因学校、专业和指导教师的要求而有所不同。因此,在撰写本科毕业论文时,需要仔细阅读和遵守学校的相关规定和要求,以确保论文格式的正确和规范。
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lǜ yǐ xī chloroethylene vinyl chloride 21037 75014 氯乙烯 chloroethylene;vinyl chlo
这堆东西都不溶于水…密度都比水大…聚**的一般都用作制塑料一类的东西,其他我没说的一般都作化工原料。你要想知道就自己搜去吧。你上的是高中?还要知道这么多?氯乙烷