多重对应分析：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:24的最新版本

Multiple Correspondence Analysis.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
多重对应分析Multiple Correspondence Analysis.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Multiple Correspondence Analysis
功能主类别数据分析
英文缩写MCA
功能亚类别多元分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

多重对应分析用于探索多个分类变量(通常3个以上)之间的关系。MCA将多个分类变量组合成一个多维空间，使得每个变量在该空间中对应一个点，而每个数据点则由变量的取值所决定。MCA通常用于探索分类变量之间的相互作用和依赖性，以便发现变量之间的模式和结构。

用途：用于分类数据的统计技术，将高维度的分类数据降为二维或三维，提取主要维度，简化数据结构。

参数：选择多个分类字符串自变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口3个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点信度分析
下一节点筛查自变量共线性
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此页面最后编辑于2024年1月19日 (星期五) 19:24。
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