【摘 要】
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关于区间数据的主成分分析（PCA）方法已取得了较丰富的研究成果，但少见对这些方法效度的评价研究．针对该问题，基于Hausdorff距离用于定义两个紧集之间距离的考虑，将区间数视为一个紧
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70701026)
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关于区间数据的主成分分析（PCA）方法已取得了较丰富的研究成果，但少见对这些方法效度的评价研究．针对该问题，基于Hausdorff距离用于定义两个紧集之间距离的考虑，将区间数视为一个紧集，定义了区间数之间的距离，并研究了区间矩阵的距离．在此基础上，根据PCA方法的原理，建立了一个区间PCA方法的效度评价指标．该指标取值在0与1之间，其取值越大，说明区间PCA方法效度越高，反之则效度越小．最后，采用模拟的方法，分别选取均匀分布和正态分布两种类型的区间数据样本，对目前最常用的两种区间PCA方法——顶点法和中点
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