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2013-05-23 12:21
求翻译：PCA reveals the directions of greatest variance. For the iris data, the three largest principal components are shown in Fig. 7.11. The overlaid biplot shows the directions of the original four variables. It can be seen that two of them are highly correlated (i.e., in very similar directions).是什么意思？ 待解决
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PCA reveals the directions of greatest variance. For the iris data, the three largest principal components are shown in Fig. 7.11. The overlaid biplot shows the directions of the original four variables. It can be seen that two of them are highly correlated (i.e., in very similar directions).
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
PCA显露最巨大的变化的方向。对于虹膜数据，三最大的主要成分在图7.11显示。被覆盖的biplot显示原始的四可变物的方向。能被看见两他们高度被关联(即，在非常相似的方向)。
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2013-05-23 12:24:58
PCA显露最巨大的变化的方向。 为虹膜数据，三最大的主要成分显示在。 7.11. overlaid biplot显示原始的四可变物的方向。 它在非常相似的方向能被看见二 (他们高度被关联即)。
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2013-05-23 12:26:38
主成分分析揭示了最大的方差的方向。对于虹膜数据，三个最大的主要组件图 7.11 所示。叠加双标图显示的原始的四个变量的方向。可以看到的他们两个都高度相关 （即在非常相似的方向）。
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2013-05-23 12:28:18
PCA的指示显示的最大差异。 Iris数据,最大的三个主要组成部分如图。 7.11。 被覆盖的方向biplot显示了最初的四个变量。 可以看出,两个都是高度相关[即非常类似方向]。
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