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気象データ（温度、圧力、湿度など）、X、Y、Zは次元数（nxp）の行列です。ここで、nは観測数、 pは空間点の数です。複数のデータセットに対するPCA（Principle Component Analysis）
以前は、データセットXの変動のモードを調べるために、私は単に経験的直交関数（EOF）分析や主成分分析（PCA）は、Xにこれは（SVDを介して）分解関与し、行列X
を行いますXとYの可変性のモードの結合を調べるために、私はXY^{T}に比例する共分散行列を分解する最大共分散分析（MCA）を使用しました。 （Tは転置）
しかし、私は3つのデータセットすべてを見たいと思ったらどうすればいいですか？私の行列Lを有するように、
L = [X、Y、Z]
：私が持っていた一つのアイデアは、3つのデータセットの「機能」連結されます第四行列、Lを形成するようにしました寸法（nx 3p）。
次に、標準的なPCA/EOF分析を使用し、SVDを使用してこの行列Lを分解し、次にサイズ（3p×1）の可変モードを取得し、その後Xに関連付けられたモードが最初のp値であり、 Yに関連するモードはp値の第2のセットであり、Zに関連するモードは最後のp値である。
これは間違いありませんか？あるいは、誰も3つ（またはそれ以上）のデータセットの結合を調べる良い方法を提案できますか？
ありがとうございました！