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臺北醫學大學 保健營養學系碩士在職專班 趙振瑞所指導 張沂帆的 懷孕期飲食型態與妊娠糖尿病風險的相關性 （2021），提出pca主成分分析關鍵因素是什麼，來自於飲食頻率問卷、懷孕婦女、妊娠糖尿病、飲食型態。
而第二篇論文國立雲林科技大學 機械工程系 張祥傑所指導 郭晉豪的 非監督式學習於風扇不良品辨別之應用 （2021），提出因為有 聲音分析的重點而找出了 pca主成分分析的解答。
最後網站PCA主成分分析 - 微科盟生科云則補充：PCA主成分分析. 丰度表: help制表符分隔的文本文件表格；第一行应包含样本名，唯一(不可重复)，与分组信息表第一列相对应(顺序可以不一样)；第一列为组学feature名(如 ...
機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術
為了解決pca主成分分析 的問題，作者黃志勝 這樣論述：
「作者在上市 IC 公司上班，每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 － 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦 [搭起 AI 與統計的橋樑] 原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 (machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯
繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。 不過，大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學，因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》，首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途，因此在書中設計大量範例以降低學習難度，務求讀得懂、做得出來才容易吸收，進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心，可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。
[學會統計，由混亂到清晰] 本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題，更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來，此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識，縮短您的學習時間。 然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法
。從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 相信讀者認真看完本書後，一定能建立起機器學習結合統計學的硬底子。當然這只是開端，期望讀者以本書為基石繼續前行。 本書特色 1. 打好機率與統計的基礎，快速釐清讓人容易暈頭轉向的統計理論。 2. 藉由大量範例說明，務求讀得懂、做得出來，才容易吸收。 3. 作者提
供專屬讀者天地，以及機器學習方面的文章供後續學習。
懷孕期飲食型態與妊娠糖尿病風險的相關性
為了解決pca主成分分析 的問題，作者張沂帆 這樣論述：
使用衛生福利部國民健康署委託研究計畫懷孕婦女營養狀況追蹤調查計畫(105-108年)資料，評估懷孕婦女的飲食狀況與罹患妊娠糖尿病的風險關係。妊娠糖尿病罹病率有越來越高的趨勢，近年的研究發現懷孕期婦女的飲食型態和妊娠糖尿病的罹患率有相關性，但亞洲在此方面的研究較少。資料來源抽取臺灣北、中、南、東11家醫療院所，包含臺北醫學大學附設醫院、台北慈濟醫院、台北國泰綜合醫院、振興醫療財團法人振興醫院、衛生福利部臺中醫院、高雄長庚紀念醫院、衛生福利部台東醫院、花蓮慈濟醫院、衛生福利部彰化醫院、衛生福利部嘉義醫院、臺灣基督教門諾會醫療財團法人門諾醫院，招募年齡介於15歲至49歲懷孕婦女共1502名
，扣除小於20歲的婦女，最後納入有1495人。透過問卷訪視、飲食頻率問卷以主成分因子分析出飲食型態與罹患妊娠糖尿病的關係。 結果共有44名(3%)罹患妊娠糖尿病，且有妊娠糖尿病婦女的BMI (mean=24.8 kg/m2, SD=4.3 kg/m2)大於無妊娠糖尿病婦女的BMI (mean=22.6 kg/m2, SD=4.0 kg/m2)。將BMI分成三分位數，以邏輯斯迴歸檢定分析BMI與罹患妊娠糖尿病風險之關係，結果顯示在BMI越高的組別其罹患妊娠糖尿病也越高，BMI值在三分位最高組別，其罹患妊娠糖尿病的勝算比會增加為三分位最低組別的3.6倍。 以因素分析將飲食分為四種型態海
藻全榖根莖飲食型態、肉類加工類飲食型態、魚類水果飲食型態、米類海水魚飲食型態，以邏輯斯回歸分析飲食型態與罹患妊娠糖尿病之關係，結果顯示婦女攝取米類海水魚飲食型態其妊娠糖尿病的罹患率較高。 建議懷孕婦女孕前維持正常體位、孕期少吃米類海水魚飲食型態減少罹患妊娠糖尿病風險。
非監督式學習於風扇不良品辨別之應用
為了解決pca主成分分析 的問題，作者郭晉豪 這樣論述：
在聲音傳達中，每個人聽到的特徵都不相同，除了非常明顯的噪音外，有些高低頻的微小異音，很難由人耳定義好壞。不僅如此，因為聲音沒有標準的答案，更沒辦法藉由異音直接判定不良，也有可能是每個人所聽到的結果不同，造成結果上的不同。尤其是在生產線上要由聲音判定好壞的產品，專業人員在長時間使用耳朵後，聽覺疲乏所判定的結果更可能有誤判的情況，若能由機器取代人耳，不但能提高產品品質並明確既定聲音的標準，還能增加生產之效率。本篇論文針對上述問題進行研究，設計了一台能模仿專業人員測試風扇過程的機構，並將聲音使用麥克風記錄下來，最後將所有聲音經由MFCC演算法處理，轉換成梅爾頻譜圖，再由程式做判斷。機構錄製與運轉上
的參數調整使用了田口方法來挑選，首先針對機構運作的可控參數挑選幾個並進行實驗，能調整的參數有電壓、錄製開始的時間、風扇夾具旋轉速度、風扇夾具來回時間、濾波器。將風扇錄製的陣列結果總和並重複三次實驗，觀察三次實驗的標準差，目的使其越小越好，挑出標準差最小的一組，使用此組參數當作實驗最佳參數。針對聲音沒有標準答案的部分，本篇論文使用了非監督式學習，並使用k-means與DBSCAN演算法，對風扇進行分類，並以PCA、t-SNE、AutoEncoder三種演算法對圖片進行降維與特徵提取，不只加快測試速度，還比較了三種結果的差異。最後使用t-SNE降維+DBSCAN分群結果準確率高達95%以上的正確分
類，此準確率以降維過後的圖片來說具有非常高的參考價值。