The application of PCA showed that

The application of PCA showed that the first two principal components present eigenvalues greater than one, which is required by the Kaiser criterion, and explain about 70% of variance for the original set of physiographic and climatic descriptors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประยุกต์ใช้ PCA พบว่า คอมโพเนนต์หลักที่สองแสดงค่าลักษณะเฉพาะที่มากกว่าหนึ่ง ซึ่งจำเป็นต้องใช้เกณฑ์ Kaiser และอธิบายประมาณ 70% ของผลต่างสำหรับตั้งค่าเดิมของตัวบอก physiographic และภูมิอากาศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประยุกต์ใช้ PCA แสดงให้เห็นว่าสองคนแรกองค์ประกอบหลักค่าลักษณะเฉพาะปัจจุบันมากกว่าหนึ่งซึ่งถูกต้องตามเกณฑ์ไกเซอร์และอธิบายถึงประมาณ 70% ของความแปรปรวนชุดเดิมอธิบายสัณฐานและภูมิอากาศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้ PCA พบว่าส่วนประกอบหลักสองแบบแรกปัจจุบันมากกว่าหนึ่ง ซึ่งต้องผ่านเกณฑ์ ไกเซอร์ และอธิบายเกี่ยวกับ 70% ของความแปรปรวนของภูมิอากาศ physiographic ชุดเดิมและใน .