.数学建模方法详解-三十四种常用算法目录一、主成分分析法2二、因子分析法5三、聚类分析9四、最小二乘法与多项式拟合16五、方差分析法22六、逼近理想点排序法27七、动态加权法28八、灰色关联分析法30九、灰色预测法32十、模糊综合评价34十一、时间序列分析法36十二、蒙特卡罗(MC)仿真模型41十三、BP神经网络方法43十四、数据包络分析法（DEA）50十五、多因素方差分析法（基于SPSS）53十六、拉格朗日插值69 一、主成分分析法一）、主成分分析法介绍：主成分分析（principal components analysis，PCA）又称：主分量分析，主成分回归分析法。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最
