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主成分分析是什么
什么是主成分分析
?主成分分析的步骤有哪些
答:
主成分分析是指通过将一组可能存在相关性的变量转换城一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分
。主成分分析步骤:1、对原始数据标准化,2、计算相关系数,3、计算特征,4、确定主成分,5、合成主成分。主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量,同时根据实际...
什么是主成分分析
方法
答:
在统计学中,主成分分析(principal components analysis,
PCA)是一种简化数据集的技术.它是一个线性变换.这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中
,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推.主成分分析经常用减少数据集的维数,同...
主成分分析
和因子
分析是什么
?
答:
主成分分析,
是考察多个变量间相关性一种多元统计方法
,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构,即从原始变量中导出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。主成分分析和因子分析的不同:...
主成分分析法介绍
什么是主成分分析
法
答:
1、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),
是一种统计方法
。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,
转换后的这组变量叫主成分
。2、在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。...
主成分分析
的作用
答:
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),
是一种统计方法
。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,
转换后的这组变量叫主成分
。在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分...
因子
分析
和对应分析有
什么
区别?
答:
1、主成分分析:通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,
转换后的这组变量叫主成分
。2、因子分析:通过从变量群中提取共性因子,因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。3、对应分析:通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量。二、作用体现不同:1、主...
主成分分析
法
答:
主成分分析
法(Principal Components Analysis,PCA)是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看,这是一种降维处理方法,即通过对原始指标相关矩阵内部结果关系的研究,将原来指标重新组合成一组新的相互独立的指标,并从中选取几个综合指标来反映原始指标的信息。假定有n个评价...
什么是主成分分析
答:
主成分分析是
一种线性降维算法,也是一种常用的数据预处理方法。主成分分析法的目标:是用方差(Variance)来衡量数据的差异性,并将差异性较大的高维数据投影到低维空间中进行表示。绝大多数情况下,我们希望获得两个主成分因子:分别是从数据差异性最大和次大的方向提取出来的,称为PC1(Principal ...
主成分分析
和层次分析法的区别
是什么
?
答:
主成分分析是
对数据进行浓缩,将多个指标浓缩成为几个彼此不相关的概括性指标(主成分),从而达到降维的目的。主成分分析可同时计算主成分权重及指标权重。(2)操作步骤 使用SPSSAU【进阶方法-主成分分析】。如果计算主成分权重,需要用到方差解释率。具体加权处理方法为:方差解释率除累积方差解释率。比如...
主成分分析
中的主成分是指哪部分?
答:
回答:
主成分是
标准化后的特征向量和原指标的线性组合,例如 第p主成分:Fp=a1iZX1+a2iZX2+……+apiZXp 其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值所对应的特征向量,ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值,因为在实际应用中,往往存在指标的量纲不同,所以在...
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