包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，针对EMD方法的不足,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，使用混沌与分形分析的例程，用于建立主成分分析模型，插值与拟合，解方程，数据分析，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。- Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, For lack of EMD, It c

包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，针对EMD方法的不足,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，使用混沌与分形分析的例程，用于建立主成分分析模型，插值与拟合，解方程，数据分析，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。 - Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, For lack of EMD, I

包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，针对EMD方法的不足,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，使用混沌与分形分析的例程，用于建立主成分分析模型，插值与拟合，解方程，数据分析，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。 - Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, For lack of EMD, I

包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，使用大量的有限元法求解偏微分方程。- Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Using a large number of finite element metho

主成分分析法求得主成分回归方程，从而达到降维目的。(Principal component analysis method for obtaining the regression equation of principal components)