正版_购买simca软件之入门教程

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Enables easy batch interpretation and analysis of large process data sets

PCA is used to present multivariate data as a smaller set of variables (summary indices) in order to observe trends, jumps, clusters and outliers. This overview may uncover the relationships between observations and variables, and among the variables.

Depending on whether you are making comparison between data sets (to understand why classes are different) or trying to group data together (to find outliers), you will use either discriminant analysis or principal component analysis (PCA). MVDA tools are important for both.
科学软件网不仅提供软件产品，更有多项附加服务免费提供，让您售后**！科学软件网不定期举办各类公益培训和讲座，让您有更多机会免费学习和熟悉软件。
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