mmpca：几个相关数据矩阵的综合分析

主成分分析在综合评价中的推广分析。该方法找到描述单个矩阵的主成分或者是几个矩阵所共有的。解决方案很少。的排名使用交叉验证自动选择解决方案。方法是Kallus等人（2019）<doi:10.48550/arXiv.1911.04927>.

版本：	2.0.3
取决于：	R（≥3.3.0）
进口：	消化(≥ 0.6.0),卢比(≥ 1.0.8)
链接到：	卢比,RcppEigen基因,RcppGSL公司
出版：	2022-11-15
内政部：	10.32614/CRAN.包装.mmpca
作者：	Jonatan Kallus[aut]，菲利克斯·赫尔德
维护人员：	Felix Held<Felix.Held at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/cyianor/mmpca/issues
许可证：	GPL（≥3）
网址：	https://github.com/cyianor/mmpca
需要编译：	对
系统要求：	C++14
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	mmpca结果

文档：

参考手册：

mmpca.pdf格式

下载内容：

包源：	mmpca2.0.3.tar.gz标准
Windows二进制文件：	r-devel公司：mmpca2.0.3.zip格式，r版本：mmpca2.0.3.zip格式，r-oldrel：mmpca2.0.3.zip格式
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：mmpca2.0.3.tgz标准，r-oldrel（arm64）：mmpca2.0.3.tgz标准，r-release（x86_64）：mmpca2.0.3.tgz标准，r-oldrel（x86_64）：mmpca2.0.3.tgz标准
旧来源：	mmpca存档

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