1) multi element data graph analysis
多元数据图分析
2) Multivariate data analysis
多元数据分析
1.
Gauss-Markov model is frequently used in multivariate data analysis and processing, and its parameter estimation is always a hot issue.
Gauss-Markov模型是多元数据分析处理工作中常用的模型,其参数估计与筛选一直是研究的热点。
5) multivariate analysis/Karnaugh map
多元分析/卡诺图
6) multivariate image analysis
多元图像分析
1.
On the basis of the analysis of perceptual characteristics of observation, physiological structure of the human visual system and mechanism of color texture perception, this study innovatively propose the basic theory of the multi-scale multivariate image analysis for the application of machine vision inspection.
本文在对人眼观察感知特性、视觉系统生理结构和颜色纹理感知机制分析的基础上,利用多元图像分析方法,对机器视觉检测的基本理论进行了深入的研究与探讨。
补充资料:地图多元分析
专题地图编制和地图分析中一种数理统计方法,是地图定量分析技术中最重要的方法。包括趋势面分析、多元回归分析、主成分分析和数字分类、分级的聚类分析等。
趋势面分析是研究地图表示对象空间分布特征的多元分析方法。它通过对地图上表示要素的采样,建立趋势面数字模型。其原理是把地图要素的采样值看成它的平面位置的函数,通过建立趋势面方程组并求解后,获取各采样点的趋势值和偏差值。以趋势值及用它勾绘的等值线图表示区域总体规律。以偏差值及用它勾绘的偏离等值线图反映区域局部差异。趋势面方法的实质是构造数学曲面来拟合实际表面,是为研究和探索区域各种现象的分布规律和发展过程提供的一种手段。
多元回归分析是研究地图上各种要素相互关系的数理统计方法。它研究一种变量(因变量)和一种或多种自变量的定量关系。常用于评价地图的编制。
主成分分析是研究变量间相互关系的多元分析方法。可在多种要素间找出独立的、主要的要素及其组合,用于地图编制和分析中的简化分类,和进行多要素的组合,并可同其他方法(例如回归分析)结合一起使用。
数字分类、分级的聚类分析是研究地图表示对象内部差异的多元分析方法。它通过在地图上采样的多种指标值来研究,把地图上划分的区域单元看成多维空间的点,使用距离或相似系数等来作为描写区域单元之间关系的尺度,称之为分类统计量。依据分类统计量来建立分类系统,常应用最短距离的系统聚类法,按其区域单元性质逐步归并,形成分类系统图,供专题地图的地图概括和分类参考。
趋势面分析是研究地图表示对象空间分布特征的多元分析方法。它通过对地图上表示要素的采样,建立趋势面数字模型。其原理是把地图要素的采样值看成它的平面位置的函数,通过建立趋势面方程组并求解后,获取各采样点的趋势值和偏差值。以趋势值及用它勾绘的等值线图表示区域总体规律。以偏差值及用它勾绘的偏离等值线图反映区域局部差异。趋势面方法的实质是构造数学曲面来拟合实际表面,是为研究和探索区域各种现象的分布规律和发展过程提供的一种手段。
多元回归分析是研究地图上各种要素相互关系的数理统计方法。它研究一种变量(因变量)和一种或多种自变量的定量关系。常用于评价地图的编制。
主成分分析是研究变量间相互关系的多元分析方法。可在多种要素间找出独立的、主要的要素及其组合,用于地图编制和分析中的简化分类,和进行多要素的组合,并可同其他方法(例如回归分析)结合一起使用。
数字分类、分级的聚类分析是研究地图表示对象内部差异的多元分析方法。它通过在地图上采样的多种指标值来研究,把地图上划分的区域单元看成多维空间的点,使用距离或相似系数等来作为描写区域单元之间关系的尺度,称之为分类统计量。依据分类统计量来建立分类系统,常应用最短距离的系统聚类法,按其区域单元性质逐步归并,形成分类系统图,供专题地图的地图概括和分类参考。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条