主成分分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

機器學習聖經：最完整的統計學習方法

為了解決主成分分析的問題，作者李航 這樣論述：

第一版熱賣加印十幾萬冊！第二版內容更完整！ ☆☆統計學習方法全書☆☆ 　　統計學習方法即為機器學習方法，是電腦及其應用領域的重要學科之一。 　　本書分為監督學習、無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。 　　將監督學習和無監督學習中最常用、最重要的各類方法以系統性的方式論述，每章講解一種方法，各章內容相對獨立且完整，也有相關習題、參考文獻，並於最後加以總結。讀者可以將全書詳讀，也可以選擇單章細讀。期望讓讀者可以順利掌握完整又清晰的相關知識，進而打下穩固的基礎，並能準確地使用。 　　本書涵蓋感知機、k近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸及最大熵模型、支持向量機、提升方法、E

M演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場、聚類法、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析、機率潛在語義分析、馬可夫鏈蒙地卡羅法、潛在狄利克雷分配(LDA)、PageRank演算法等。 　　【適合讀者群】 　　．具高等數學、線性代數和機率統計的基礎知識 　　．從事資訊檢索、自然語言處理、文字資料探勘等領域的學生與研究人員 　　．從事電腦應用相關專業的研究人員  

主成分分析進入發燒排行的影片

海洋酸化對點帶石斑仔稚魚鈣離子運輸以及骨骼鈣化作用的影響

為了解決主成分分析的問題，作者黃辰宏 這樣論述：

根據政府間氣候變化專門委員會（IPCC）的預測，在本世紀末，二氧化碳濃度將提升至500~900 µatm，海水的酸鹼值則下降至7.9~7.7。海洋酸化會造成海水中碳酸鈣（CaCO3）飽和濃度升高，不利碳酸鈣在海水當中產生固態沉澱，並影響貝類以及珊瑚外骨骼的形成。此外，水體酸化可能會影響硬骨魚類的離子調節與發育生長，但並不清楚水體酸化是如何影響海洋硬骨魚類鈣離子的調節恆定性。本實驗比較飼養於正常的海水（pH 8.1）及不同酸化程度的海水（pH 7.8 與 pH 7.4）中40日齡點帶石斑仔稚魚，鈣離子運輸蛋白以及骨骼鈣質代謝相關基因在發育過程中的表現量變化。整體而言，實驗發現在酸化的環境之下仔

稚魚的成長與骨骼鈣離子累積並不會受到影響。然而，根據仔稚魚的離子調節、骨骼形成與鈣離子累積等數據的主成分分析卻顯示，水體酸化會影響整體的離子調節能力發展，以及可能輕微地影響對骨骼鈣離子沉積與再吸收。但是，若是以單一因子或以線性回歸進行分析與比較，則難以界定酸化對任何一組離子調控相關基因，例如細胞基底膜的鈣離子幫浦（pmca）、上皮鈣離子通道（ecac）以及運輸能量來源的鈉鉀離子幫浦基因的直接影響。此外，與骨骼鈣質沉積相關的成骨細胞（bglap）及破骨細胞（ctsk and trap）在海水酸化得情況下也並無獨立的顯著差異。實驗雖然表明在高二氧化碳的水體中，pH下降可能造成仔稚魚離子調節、骨骼形

成與鈣離子累積等因子的相互作用，而導致整體的生理差異。本研究亦顯示，點帶石斑魚仔稚魚的生長對高度酸化條件並不敏感，但此研究不能排除未來海洋酸化對沿海海水中的水產養殖業和野生種群影響的可能性。以目前而言，在海洋酸化的情況之下，硬骨魚的離子調節與鈣離子平衡的調節機制尚不明朗，須待更多研究證明。

文組都會的簡明統計學

為了解決主成分分析的問題，作者高橋信,鄉和貴 這樣論述：

難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！ 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師， 不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！ 　　近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。 　　可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？ 　　「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」 　　「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」 　　「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」 　　所有關於統計學的基礎提問，

就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！ 　　◆第1天：歡迎來到統計學的世界 　　相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。 　　奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？ 　　課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。 　　認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。 　　◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走 　　在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說

，在在考驗我們的「數據素養」。 　　提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。 　　學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！ 　　◆第3～4天：掌握資料的感覺 　　統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。 　　從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。 　　◆第5天：使資料視覺化呈現 　　這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。 　　同時

我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。 　　◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料 　　如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？ 　　讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！ 　　從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？ 　　本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！ 　　統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。 　　歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號

！ 本書特色 　　◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。 　　◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。 　　◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。

機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用

為了解決主成分分析的問題，作者許志安 這樣論述：

將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器，因兼具高剛性與行程精度，常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜，元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前，大多數的製造商雖可透過麥克風，以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品，但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件，以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法，達到快速且自動化檢測出不良品，並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成，為線性致動器最常發生不良品的組件，尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽，以及將麥克風安裝在實驗

平台上，透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號，並轉換為時間域與頻率域特徵值，還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份，使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM)，對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度，進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種，將耗費較大建模與測試時間，不利快速線上檢測，所以本研究採用三階段的模型數據分析，同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示，透過三階段的分類架構，振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。