JAL-1683 replace year/version strings with tokens in source
[jalview.git] / help / html / calculations / pca.html
index ba9dc30..86097ea 100755 (executable)
@@ -1,22 +1,24 @@
 <html>
 <!--
- * Jalview - A Sequence Alignment Editor and Viewer (Version 2.8.1)
- * Copyright (C) 2014 The Jalview Authors
+ * Jalview - A Sequence Alignment Editor and Viewer ($$Version-Rel$$)
+ * Copyright (C) $$Year-Rel$$ The Jalview Authors
  * 
  * This file is part of Jalview.
  * 
  * Jalview is free software: you can redistribute it and/or
  * modify it under the terms of the GNU General Public License 
- * as published by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later version.
+ * as published by the Free Software Foundation, either version 3
+ * of the License, or (at your option) any later version.
  *  
  * Jalview is distributed in the hope that it will be useful, but 
  * WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty 
  * of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR 
  * PURPOSE.  See the GNU General Public License for more details.
  * 
- * You should have received a copy of the GNU General Public License along with Jalview.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+ * You should have received a copy of the GNU General Public License
+ * along with Jalview.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  * The Jalview Authors are detailed in the 'AUTHORS' file.
--->
+ -->
 <head>
 <title>Principal Component Analysis</title>
 </head>
@@ -35,10 +37,10 @@ executing the calculation via a web service.</p>
 <p><strong>About PCA</strong></p>
 <p>Principal components analysis is a technique for examining the
 structure of complex data sets. The components are a set of dimensions
-formed from the measured values in the data set, and the principle
+formed from the measured values in the data set, and the principal
 component is the one with the greatest magnitude, or length. The sets of
 measurements that differ the most should lie at either end of this
-principle axis, and the other axes correspond to less extreme patterns
+principal axis, and the other axes correspond to less extreme patterns
 of variation in the data set.</p>
 
        <p>