Methods of Principal Component Analysis and Cluster Analysis in Multi-Dimension Statistics Data Processing

Received: 06-05-2014

Accepted: 15-07-2014

DOI:

Views

0

Downloads

0

Issue: Vol. 12 No. 5 (2014)

Section:

KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ

How to Cite:

Du, N. (2024). Methods of Principal Component Analysis and Cluster Analysis in Multi-Dimension Statistics Data Processing. Vietnam Journal of Agricultural Sciences, 12(5), 762–768. http://testtapchi.vnua.edu.vn/index.php/vjasvn/article/view/141

Methods of Principal Component Analysis and Cluster Analysis in Multi-Dimension Statistics Data Processing

Nguyen Huu Du (*) 1

  • 1 Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam

    • Keywords

    Cluster analysis, data processing, principal component analysis

    Abstract


    A crucial issue posed in practical research is analyzing and processing of collected data. If collected data is large, examining the information will be relatively complex and troublesome. This article presented two efficient methods in multi-dimension data processing, principal component analysis and cluster analysis. These methods were successfully tested to analyze a set of data from a research project in agronomy.

    References

    Phạm Văn Vân, Nguyễn Thanh Trà (2009). Đánh giá sử dụng hiệu quả đất nông nghiệp ở huyện Chương Mỹ - Hà Nội. Tạp chí Khoa học và Phát triển, 8(5): 850 - 855.

    Hadle W., Simar L. (2003). Applied multivariate Statistical Analysic, 2nd Springer, p: 271-285

    Tô Cẩm Tú, Nguyễn Huy Hoàng (2003). Phân tích số liệu nhiều chiều. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật.

    Nguyễn Đình Hiền (2008). Thống kê nhiều chiều. Bài giảng phân tích số liệu và bố trí thí nghiệm, Khoa Công nghệ thông tin, Đại học Nông nghiệp Hà Nội.