目录一、基本介绍1.1原理1.2CCR模型1.3BCC模型二、代码2.1MATLAB代码2.2Python代码一、基本介绍1.1原理数据包络分析有多种模型，主要为：CCR模型，BBC模型、交叉模型、A&P模型。纵观该方法的各种模型，每一模型的具体数学推理过程基本一致，所得的标准线性规划求解公式也比较相似，它们之间的差异主要体现在每个模型所适用的条件有所不同。在国外，此方法较早地运用于银行医

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1.1原理主成分分析是最常用的线性降维方法，通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以较少的数据维度去反映原数据的特性。在机器学习的实际问题中，一般都会有几十个指标，高维数据离散度较大，不利于训练出较好的参数，而低维数据则可以更好的训练参数，因此可以通过降维的形式，计算出k列映射数据替代原数据。1.2主成分分析的几何解释通过旋转变换坐标轴

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