【摘 要】
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与传统的PCA算法相比较,基于分布特征算法的主成分分析,由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它标称值,另一个是受环境因素影响而引起特性或参数的缓慢漂移,这样得到
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与传统的PCA算法相比较,基于分布特征算法的主成分分析,由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它标称值,另一个是受环境因素影响而引起特性或参数的缓慢漂移,这样得到的分析结果在很大程度上受到异常值的干扰.本文通过对比几种算法,提出改善主成分分析(PCA)算法鲁棒性的一种实现途径,去除或者减少异常点影响,以提高PCA的精度.
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