《表2 水质监测指标PCA特征值及方差Tab.2 PCA eigenvalues and variances of water quality monitoring indicators》

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《采用主成分分析和水质标识指数评价敖江流域水质》


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对敖江流域各站点月份水质的52组样本集进行PCA分析.在分析PCA前，需对数据集进行KMO检验和Bartlett球形检验.若KMO检验结果大于0.5，Bartlett球形检验结果显著性概率P值小于0.05，说明各变量间具有相关性，可以进行主成分分析[17].通过SPSS软件，对月份水质数据进行因子分析，得到KMO检验结果为0.525，Bartlett球形检验结果显著性概率P值小于0.001，说明该组数据适合进行PCA分析.利用SPSS软件进行PCA分析，得到特征值和解释的方差，如表2所示.表2中:RV，RCV分别表示方差贡献率和累计方差贡献率.

图表编号XD0034180300    严禁用于非法目的
绘制时间2019.01.20
作者张莹莹、卢毅敏
绘制单位福州大学福建省空间信息工程研究中心、福州大学福建省空间信息工程研究中心
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