主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分，并能尽可能的保留原始数据集的信息。 探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。经验表明，因子分析需要5-10倍于变量数的样本数。 R中的基础包princomp（）函数提供PCA分[......]
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Inorganic Geochemical Studies-SPE-2014-1922974 阅读笔记
--- title: "Inorganic Geochemical Studies-SPE-2014-1922974 阅读笔记" --- SPE 2014 1922974 MS Application of Inorganic Geochemical Studies for Characterization of Bakken Shales, Williston Basin,[......]