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多變量分析是一種統計技術，用於同時分析多個變數之間的關係。它研究三個或更多變數之間的相互作用、模式和關係，幫助我們理解複雜的數據結構。
多變量分析包含多種技術方法。主成分分析用於降維，因子分析用於發現潛在因子，聚類分析將相似的觀測值分組，判別分析用於分類，多元回歸分析則探索多個變數對結果的影響。
主成分分析是最常用的降維技術之一。它將高維數據轉換為低維表示，同時保留數據中的最大變異性。通過找到主成分，我們可以用較少的變數來解釋大部分的數據變異。
聚類分析是一種無監督學習技術，用於將相似的數據點分組到不同的群集中。常見的方法包括K-means聚類、階層聚類和密度聚類。這在市場區隔和客戶分析中有廣泛應用。
總結來說，多變量分析是處理複雜數據關係的重要工具。它包含多種技術方法，如主成分分析、聚類分析等，幫助我們從高維數據中提取有意義的信息，廣泛應用於各個領域。
多變量分析包含多種技術方法。主成分分析用於降維，因子分析用於發現潛在因子，聚類分析將相似的觀測值分組，判別分析用於分類，多元回歸分析則探索多個變數對結果的影響。
主成分分析是最常用的降維技術之一。它將高維數據轉換為低維表示，同時保留數據中的最大變異性。通過找到主成分，我們可以用較少的變數來解釋大部分的數據變異。
聚類分析是一種無監督學習技術，用於將相似的數據點分組到不同的群集中。常見的方法包括K-means聚類、階層聚類和密度聚類。這在市場區隔和客戶分析中有廣泛應用。
總結來說，多變量分析是處理複雜數據關係的重要工具。它包含多種技術方法，如主成分分析、聚類分析等，幫助我們從高維數據中提取有意義的信息，廣泛應用於各個領域。