其中对列PCA和EOF区别的降维等价于PCA的降维不仅如此PCA和EOF区别，SVD算法还可以用于在声音和图像处理中剥离背景信号PCA和EOF区别，在推荐算法中也经常出现它。

2EOF时空分解 经验正交函数EOFEmpirical Orthogonal FunctionPCA和EOF区别，也称主成分分析PCAPrincipal Component AnalysisPCA和EOF区别，将时空数据y。

分别由NOx浓度变化化学损耗和水平传输量共同作用求得，同时对卫星观测NO2柱浓度进行经验正交函数主成分分析EOF，提取。

主成分分析 PCA， Principal Component Analysis ， 也称为经验正交函数 EOF， Emp irical Orthogonal Function ，可以由多维的时间序列中获取时间序列的主要成分， 是常用的多元统计分析方法之一， 主要将多个彼此相关的指标变换为少数几个彼此独立的综合指标即主成分， 并要求主成分能反映原始数据的几乎。

主要区别在于，EOF更加重视特征向量的获取，例如在气象数据分析中，它重新拟合要素场或模态，而时间系数的重视程度相对较低相反，PCA中的主成分正好是EOF中得到的时间系数因此，从名称上看，它们关注的焦点不同，但本质上并无区别无论使用协方差矩阵还是相关系数矩阵进行EOF或PCA计算，两种方法并无实。