《表1 邵阳县植烟区土壤养分正交变换矩阵》

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《基于主成分与支持向量机的邵阳县烟草产量预测》

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主成分分析（PrincipalComponent Analysis，PCA）[8]是把一组具有一定相关性的多个原始指标通过线性变换为另一组新的不相关的少数指标的特征降维方法，新的指标按照方差依次递减的顺序排列，排第一的指标称为第一主成分，排第二的指标称为第二主成分，依次类推；其中每个主成分都能反映原始指标的大部分信息，且所含信息互不重复[9]。利用主成分分析法可对样本特征进行降维处理，将冗余数据产生的噪声影响降低[10]。邵阳县植烟区土壤养分正交变换矩阵见表1。