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主成分分析 目的的問題，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
主成分分析 目的的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦上藤一郎寫的 超圖解 資料科學Data Science：數據處理 入門中的入門，強化處理力&判讀力×資料倫理 和張甜的 Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自台灣東販 和清華大學所出版 。
國立臺灣海洋大學 海洋生物研究所 邵奕達所指導 黃辰宏的 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 （2021），提出主成分分析 目的關鍵因素是什麼，來自於海洋酸化、點帶石斑、離子調節、鈣離子、骨骼鈣化。
而第二篇論文國立勤益科技大學 機械工程系 黃智勇所指導 許志安的 機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用 （2021），提出因為有 線性致動器、缺陷檢測、主成分分析、支持向量機、K-近鄰演算法的重點而找出了 主成分分析 目的的解答。
超圖解 資料科學Data Science：數據處理 入門中的入門，強化處理力&判讀力×資料倫理
為了解決主成分分析 目的 的問題，作者上藤一郎 這樣論述：
身處在資料化社會， 每天都面對排山倒海而來的資訊，我們究竟該如何應對？ 每天一睜眼，抓起手機一看，又是滿滿當當的資訊浪潮來襲；不僅如此，送小孩上學、到公司工作，下班與家人聊天，我們無時不刻都在與周遭的人分享情報、使用情報。 情報「資料化」其實是一門近在你我身旁的科學， 在資訊及通訊科技（ICT）高度發展的今日，這樣的時代早已經到來，而且越卷越快速，任何人都無法避免面對這股浪潮。 比如什麼是大數據？大數據又該如何運用？運用的倫理界線在哪裡？等等問題，我們的日常周遭充斥著各式各樣的資料。如果少了資料，就連一般的生活都無法順利運作。「資料科學」即是研究現代社會不可或缺的「
資料」之科學。 「懂資料」並「運用資料」的資料科學知識能力在未來AI世代越來越顯其重要性，本書將在本書的章節中一一介紹，以當代和未來社會中，分析佔據我們生活越來越多時間的「資料處理」的過程，以及我們該用什麼心態和方法面對。 本書是一本「入門用的入門書」，使用大量的插畫與圖表進行簡單易懂的解說，讓讀者能夠粗略掌握資料科學的概要。本書不使用困難的公式，因此也很推薦給看到公式就頭痛的人。 名人推薦 了解AI與資料科學的最佳入門書！ 【學界、業界專業人士好評推薦】 國立高雄大學電機系教授及人工智慧研究中心顧問、前執行長｜吳志宏 Google機器學習開發專家 | 吳柏翰(
Jerry Wu) 高雄大學特聘教授、財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長 | 張麗卿 翱翔智慧創辦人 | 張竣貿 Google語音助理技能開發者 | 游紹宏 中央研究院資訊創新科技研究中心主任及特聘研究員 | 黃彥男 （按姓氏筆畫排序）
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 目的 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。
Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）
為了解決主成分分析 目的 的問題，作者張甜 這樣論述：
Stata是公認的應用廣泛的專業資料分析軟體之一，因其功能豐富、效率高、操作簡便深受廣大用戶尤其在校師生的青睞。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》先講解Stata的各個操作功能，再通過綜合案例講述Stata在各個行業中的實際應用。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》內容共分為兩部分：首部分（第1-16章）按照統計類型講述Stata的具體應用；第二部分（第17-19章）分行業講述Stata的具體應用。各章均附有與正文部分對應的上機操作習題，目的在於著重培養讀者的動手能力，使讀者在實際練習的過程中能夠快速提高應用水準。 《Stata 統計分析與行業應用案
例詳解（第3版）》面向具備一定統計學基礎和電腦操作基礎的在校各專業學生，以及企事業單位的相關資料統計分析人員。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》特點： 全面解讀Stata在統計分析中的行業應用 以Stata16.0版本為基礎兼顧老版本應用 提供6個多小時多媒體教學視頻 50多個基礎案例及7個大型行業應用案例詳解Stata統計分析方法、思路和分析流程 近60個上機練習讓讀者學練結合，快速掌握Stata統計分析方法 第1章 Stata16．0的基本視窗及管理變數與資料 1．1 Stata16．0窗口說明 1．2 Stata16．0資料檔案的創建與
讀取 1．2．1 Stata16．0資料檔案的創建 1．2．2 Stata16．0資料檔案的讀取 1．3 創建和替代變數 1．3．1 創建和替代變數概述 1．3．2 相關資料來源 1．3．3 Stata分析過程 1．3．4 結果分析 1．3．5 案例延伸 1．4 分類變數和定序變數的基本操作 1．4．1 分類變數和定序變數概述 1．4．2 相關資料來源 1．4．3 Stata分析過程 1．4．4 結果分析 1．4．5 案例延伸 1．5 資料的基本操作 1．5．1 資料的基本操作概述 1．5．2 相關資料來源 1．5．3 Stata分析過程 1．5．4 結果分析 1．5．5 案例延伸 1．6 定
義資料的子集 1．6．1 定義資料的子集概述 1．6．2 相關資料來源 1．6．3 Stata分析過程 1．6．4 結果分析 1．6．5 案例延伸 1．7 本章習題 第2章 Stata圖形繪製 2．1 實例一——長條圖 2．1．1 長條圖的功能與意義 2．1．2 相關資料來源 2．1．3 Stata分析過程 2．1．4 結果分析 2．1．5 案例延伸 2．2 實例二——散點圖 2．2．1 散點圖的功能與意義 2．2．2 相關資料來源 2．2．3 Stata分析過程 2．2．4 結果分析 2．2．5 案例延伸 2．3 實例三——曲線標繪圖 2．3．1 曲線標繪圖的功能與意義 2．3．2 相關資
料來源 2．3．3 Stata分析過程 2．3．4 結果分析 2．3．5 案例延伸 2．4 實例四——連線標繪圖 2．4．1 連線標繪圖的功能與意義 2．4．2 相關資料來源 2．4．3 Stata分析過程 2．4．4 結果分析 2．4．5 案例延伸 2．5 實例五——箱圖 2．5．1 箱圖的功能與意義 2．5．2 相關資料來源 2．5．3 Stata分析過程 2．5．4 結果分析 2．5．5 案例延伸 2．6 實例六——圓形圖 2．6．1 圓形圖的功能與意義 2．6．2 相關資料來源 2．6．3 Stata分析過程 2．6．4 結果分析 2．6．5 案例延伸 2．7 實例七——橫條圖 2．7
．1 橫條圖的功能與意義 2．7．2 相關資料來源 2．7．3 Stata分析過程 2．7．4 結果分析 2．7．5 案例延伸 2．8 實例八——點圖 …… 第3章 Stata描述統計 第4章 Stata參數檢驗 第5章 Stata非參數檢驗 第6章 Stata方差分析 第7章 Stata相關分析 第8章 Stata主成分分析與因數分析 第9章 Stata聚類分析 第10章 Stata最小二乘線性回歸分析 第11章 Stata回歸診斷與應對 第12章 Stata非線性回歸分析 第13章 StataLogistic回歸分析 第14章 Stata因變數受限回歸分析 第15章 Stata時間序列分
析 第16章 Stata面板資料分析 第17章 Stata在研究城市綜合經濟實力中的應用 第18章 Stata在經濟增長分析中的應用 第19章 Stata在ROE與股權集中度之間關係研究中的應用 第20章 Stata在旅遊業中的應用（電子書） 第21章 Stata在原油與黃金價格聯動關係研究中的應用（電子書） 第22章 Stata在農業中的應用（電子書） 第23章 Stata在保險業中的應用（電子書） 前言 Stata是公認的應用廣泛的專業資料分析軟體之一，以功能豐富、效率高、操作簡便而著稱，主要針對經濟、管理、醫學、農學、教育、市場研究、社會調查等多個行業和領域。Sta
ta的視窗具有親和力，使用者自行建立程式時，軟體能提供具有直接命令式的語法，是非常適合進行資料分析的工具軟體。本書在前兩版的基礎上進行了軟體版本升級，通過多個實例詳細介紹Stata16.0在現實生活中的應用。 全書共19章，分為如下兩部分： 第1部分（第1~16章）為Stata的各個操作功能在具體實例中的應用。 第1章介紹Stata16.0基本視窗及管理變數與資料，包括Stata16.0視窗說明、資料檔案的創建與讀取、創建和替代變數、分類變數和定序變數的基本操作、資料的基本操作以及定義資料的子集等。 第2章介紹Stata圖形繪製實例，包括長條圖、散點圖、曲線標繪圖、連線標繪圖、箱圖、圓
形圖、橫條圖、點圖等。 第3章介紹Stata描述統計實例，包括定距變數的描述性統計分析、正態性核對總和資料轉換、單個分類變數的匯總、兩個分類變數的列聯表分析、多表和多維列聯表分析等。 第4章介紹Stata參數檢驗實例，包括單一樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢驗、單一樣本方差的假設檢驗、雙樣本方差的假設檢驗等。 第5章介紹Stata非參數檢驗實例，包括單一樣本的正態分佈檢驗、兩獨立樣本檢驗、兩相關樣本檢驗、多獨立樣本檢驗、游程檢驗等。 第6章介紹Stata方差分析實例，包括單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析、重複測量方差分析等。 第7章介紹Stata相關分析實例，包括簡
單相關分析、偏相關分析等。 第8章介紹Stata主成分分析與因數分析實例。 第9章介紹Stata聚類分析實例，包括劃分聚類分析和層次聚類分析等。 第10章介紹Stata最小二乘線性回歸分析實例，包括簡單線性回歸和多重線性回歸等。 第11章介紹Stata回歸診斷與應對實例，包括異方差檢驗、自相關檢驗、多重共線性檢驗等。 第12章介紹Stata非線性回歸分析實例，包括非參數回歸分析、轉換變數回歸分析以及非線性回歸分析等。 第13章介紹Stata的Logistic回歸分析實例，包括二元Logistic回歸分析、多元Logistic回歸分析以及有序Logistic回歸分析等。 第14章介
紹Stata的因變數受限回歸分析實例，包括斷尾回歸分析和截取回歸分析。 第15章介紹Stata時間序列分析實例，包括時間序列分析的基本操作、單位根檢驗、協整檢驗、格蘭傑因果關係檢驗等。 第16章介紹Stata的面板資料分析實例，包括長面板資料分析和短面板資料分析。 第2部分（第17~23章）為Stata在各個行業中的實際應用。 第17章介紹Stata在研究城市綜合經濟實力中的應用。 第18章介紹Stata在經濟增長分析中的應用。 第19章介紹Stata在ROE與股權集中度之間關係研究中的應用。 第20章（電子書）介紹Stata在旅遊業中的應用。 第21章（電子書）介紹Stata
在原油與黃金價格聯動關係研究中的應用。 第22章（電子書）介紹Stata在農業中的應用。 第23章（電子書）介紹Stata在保險業中的應用。 本書實例經典，內容豐富，有很強的針對性。書中各章不僅詳細介紹實例的具體操作步驟，還配有一定數量的習題，以供讀者學習使用。讀者只需按照書仲介紹的步驟一步一步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。 為了幫助讀者更加直觀地學習本書，編者將書中實例和練習題所涉及的全部操作檔都收錄到本書的下載資源中，分別將素材檔和視頻檔存放到sample資料夾和video資料夾中。前者包含書中涉及的所有Stata原始檔案，後者收錄了書中所有實例和練習題的操作視頻檔。下載資源
可以通過掃描下面的二維碼獲取。 案例素材操作視頻1操作視頻2第20~23章電子書 本書既可作為資料統計分析的培訓教材，又可作為資料統計分析人員的參考書。 編者力圖使本書的知識性和實用性相得益彰，但由於水準有限，書中紕漏之處在所難免，歡迎廣大讀者、同仁批評斧正。 編者 2021年5月
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 目的 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。