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主成分分析法

因子分析与主成分分析的异同点: 都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下,减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因...

有相同和不同点的

是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分资料中变量的几个新变量,即所谓主成分,并用以解释资料的综合性指标。由此可见...

主成分分析法在过程中产生新变量,而聚类分析法在过程中没有产生新变量。 主成分分析法:一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。 聚类分析法:理想的多变量...

主成分分析法和层次分析法异同 1.基于相关性分析的指标筛选原理 两个指标之间的相关系数,反映了两个指标之间的相关性。相关系数越大,两个指标反映的信息相关性就越高。而为了使评价指标体系简洁有效,就需要避免指标反映信息重复。通过计算同...

主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分),其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息,且所含信息互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分,使问题简单化...

function [lambda,T,fai]=MSA2(A) %求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量 %标准化处理 [p,n]=size(A); for j=1:n mju(j)=mean(A(:,j)); sigma(j)=sqrt(cov(A(:,j))); end for i=1:p for j=1:n Y(i,j)=(A(i,j)-mju(j))/sigma(j); end end s...

在SPSS中,主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的,如果设置的抽取方法是主成分,那么计算的就是主成分得分,另外,因子分析和主成分分析尽管原理不同,但是两者综合得分的计算方法是一致的。 确定数据的权重也是进行数据分析的重要前...

我和你捋一遍。 主成分分析中做的标准化,是对自变量X做的,和因变量Y无关,是为了求X的相关系数矩阵R,然后把R特征分解,选些特征根和相应的特征向量,其余的抛掉,达到降维的要求。 看你的描述,你现在选了2个特征值,然后对应有2个特征向量F1...

主成分分析法的缺点: 1、在主成分分析中,我们首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平(即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上),其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际背景和意义的解释(否则主成分...

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