《表2 主成分分析结果：基于PCA-Rprop神经网络的建筑业上市公司退市风险预警研究》

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《基于PCA-Rprop神经网络的建筑业上市公司退市风险预警研究》

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经过显著性检验后的指标虽然保证了较高的分辨能力，但如果直接用来训练神经网络会导致系统信息冗余，而且输入变量过多会导致训练神经网络时产生维度灾难问题，所以本文运用主成分分析法对上述17项指标进行降维处理，主成分分析结果如表2所示．