多元统计中的降维方法有主成分分析、探索性因子分析和多维标度分析。另外可

多元统计中的降维方法有主成分分析、探索性因子分析和多维标度分析。另外可以利用统计学中回归分析模型和估计方法，其基本思想是通过创建的模型，用1个或多个自变量的变化去解释因变量的变化，通过检验模型、估计预测等环节找出自变量与因变量的关系，挖掘出有用信息。

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The dimensionality reduction methods in multivariate statistics include principal component analysis, exploratory factor analysis and multidimensional scaling analysis. In addition, regression analysis models and estimation methods in statistics can be used. The basic idea is to use the changes of one or more independent variables to explain the changes of dependent variables through the created model, and to find out the independent variables through testing models, estimating and predicting. The relationship between the variable and the dependent variable can be used to dig out useful information.

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The dimensionality reduction methods in multivariate statistics include principal component analysis, exploratory factor analysis and multidimensional scaling analysis. In addition, the regression analysis model and estimation method in statistics can be used. Its basic idea is to use the created model to explain the changes of dependent variables with the changes of one or more independent variables, and find out the relationship between independent variables and dependent variables through testing the model, estimation and prediction, so as to mine useful information.<br>

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The dimensionality reduction methods in multivariate statistics include principal component analysis, exploratory factor analysis and multidimensional scale analysis. In addition, regression analysis model and estimation method in statistics can be used. The basic idea is to explain the change of dependent variable with the change of one or more independent variables through the established model, and to find out the relationship between independent variables and dependent variables through checking the model, estimating and forecasting, etc., so as to dig out useful information.

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