主成分分析基本原理
答：主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。除此之外，主成分分析可用于权重计算和综合竞争力研究。即主成分分共有三个实际应用场景：信息浓缩：将多个分析项浓缩成几个关键概括性指标；权重计算：利用方差解释率值计算各概括性指标的权重；综合竞争力...
答：主成分分析法原理如下：主成分分析，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。主成分分析首先是由K·...
答：主成分分析和因子分析的不同：1、原理不同：主成分分析是利用降维(线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。而因子分析更倾向于...
答：通过主成分分析,压缩数据空间,将多元数据的特征在低维空间里直观地表示出来。假设x=[x1,x2,…,xp]′是一个p维的随机向量,它遵从正态分布x~N(u,σ2)。导出主成分的问题就是寻找x的线性函数a′x,并使a′x的相应的方差最大。多点地质统计学原理、方法及应用 因此,在代数上就是寻找一个正交矩阵...
答：3.2.2.1 技术原理 主成分分析方法（PCA）是常用的数据降维方法，应用于多变量大样本的统计分析当中，大量的统计数据能够提供丰富的信息，利于进行规律探索，但同时增加了其他非主要因素的干扰和问题分析的复杂性，增加了工作量，影响分析结果的精确程度，因此利用主成分分析的降维方法，对所收集的资料作...
答：1. 主成分分析（PCA）的目的是对数据集进行降维，通过提取最重要的几个特征值，将原始数据的多个变量转化为几个综合指标。例如，当有20个指标时，PCA可以帮助确定是否可以将其简化为4个更具代表性的综合指标。2. PCA的应用场景主要包括：信息降维、权重计算和综合竞争力评估。在信息降维中，通过提取主要...
答：主成分分析 （1）方法原理及适用场景 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...
答：PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。PCA本质上是将方差最大的方向作为主要特征，并且在各个正交方向上将数据“离相关”，也就是让它们在不同正交方向上没有相关性...
答：在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（...
答：(一)主成分分析的基本原理 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...
网友评论：
鲜炕19499494964：
主成分分析,聚类分析,因子分析的基本思想以及他们各自的优缺点. -
5874冯恒
：[答案] 主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关. 因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多...
鲜炕19499494964：
什么是主成分分析方法? -
5874冯恒
： 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. 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,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征.这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的.这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面.但是,这也不是一定的,要视具体应用而定.
鲜炕19499494964：
大神们能不能整个简单的例子,计算一下,让我感受一下主成份分析的原理及过程 -
5874冯恒
： 基本思想 最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多.因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分.如果第一主成分不足以代...
鲜炕19499494964：
什么是主成分分析方法? -
5874冯恒
：[答案] 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.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...
鲜炕19499494964：
成分分析法和因子分析法的主要区别 -
5874冯恒
： 主成分分析和因子分析有十大区别: 1.原理不同:成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间...
鲜炕19499494964：
怎么解读SPSS做出的主成分分析结果 -
5874冯恒
： 主要看1.方差解释表里的累积方差贡献率,以此确定主成分,一般都是>=85%. 2.主成分载荷矩阵. 你可以参考SPSS教材,里面有结果分析说明
鲜炕19499494964：
主成分分析主成分维度怎么选择 -
5874冯恒
： 考虑一个参数.就是你所设置的累计贡献率.比如你设置为95%,那么当你前三个主成分的累计率达到95%,则取这前三个主成分,也就是所需要的主成分维度.
鲜炕19499494964：
主成分分析法 评价值能反映什么 -
5874冯恒
： 主成分分析法和层次分析法异同 1.基于e79fa5e98193e78988e69d8331333431346435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...
鲜炕19499494964：
spss主成分分析的结果怎么做分析 -
5874冯恒
： spss如何做主成分分析 主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换: •将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量; •方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息; •新变量各自带有独特的专业含义. 住成分分...
鲜炕19499494964：
spss for windows中主成分分析由什么过程来实现 -
5874冯恒
： 主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换:将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量;方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息;新变量各自带有独特的专业含义.住成分分析的作用是:减少指标变量的个数...
