主成分分析法示意图
答：从不同的侧面对数据的状况进行整体的反映。PCA全名principal component analysis，即主成分分析。主成分分析是一组变量通过正交变换转变成另一组变量的分析方法，来实现数据降维的目的，转换后得到的这一组变量，即是主成分。PCA还可以让我们非常直观地看出各个样本之间的相似性。在一张主成分分析图中，数个...
答：PCA叫做主成分分析，对这个名称最直观的感受我们可以来看下一个例子。两个绿色的点是两个向量的端点，原点是向量的起点，这两个向量几乎在同一条直线上，如果采用直角坐标系来表示这两组向量需要4个系数，这两个向量进行主成分分析之后得到一个新的单位正交基，如下图中的直角坐标系所示，如果用这个单位...
答：本文重点讨论对降维中常用的统计分析方法之一：主成分分析法。对影响31个城市综合评价的8个指标，用主成分分析法确定8个指标的权重，并使用SPASS和Python两种实战方式进行操作。主成分分析（Principal components analysis）的思路主要是将原始多个变量通过线性组合的（矩阵旋转）方式转化为几个线无关的变量，且...
答：层次分析法：主成分分析和层次分析两者计算权重的不同，AHP层次分析法是一种定性和定量的计算权重的研究方法，采用两两比较的方法，建立矩阵，利用了数字大小的相对性，数字越大越重要权重会越高的原理，最终计算得到每个因素的重要性。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...
答：主成分分析是一种数学变换方法，它把给定的一组变量通过线性变换转换为一组不相关的变量。在这种变换中，保持变量的总方差不变，同时，使第一主成分具有最大方差，第二主成分具有次大方差，依此类推。主成分与原始变量间的关系 （1）每一个主成分是原始变量的线性组合。（2）主成分的数目少于原始变量...
答：因此, 使用主成分分析的前提条件是原始数据各个变量之间应有较强的线性相关关系。如果原始变量之间的线性相关程度很小, 它们之间不存在简化的数据结构, 这时进行主成分分析实际是没有意义的。所以, 应用主成分分析时, 首先要对其适用性进行统计检验。主成分分析检验方法有巴特莱特球性检验，KMO检验等，本文...
答：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，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析...
答：第一步:判断是否进行主成分(pca)分析;判断标准为KMO值大于0.6.第二步:主成分与分析项对应关系判断.第三步：在第二步删除掉不合理分析项后,并且确认主成分与分析项对应关系良好后,则可结合主成分与分析项对应关系,对主成分进行命名.spssau操作主成分分析共有三步：①选择【进阶方法】--【主成分分析...
答：主成分分析只提取一个主成分是不可以的。应保留多少个主成分要视具体情况，很难一概而论，最终还得依赖于主观判断。当取一个和二个主成分都可行时，取一个的优点是可以对各样品进行综合排序（如果这种排序是有实际意义的）。如果只提取了一个主成分，可能是数据存在问题，也有可能是这些变量之间本身就...
答：基因表达数据分析 主成分分析 ( Princ ipal Component Analysis ， PCA ) 是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。
网友评论：
宓怖19120579961：
主成分分析法 - 百科
64401白待
： 基因表达数据分析 主成分分析 ( Princ ipal Component Analysis , PCA ) 是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题.计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维...
宓怖19120579961：
主成分分析法步骤? -
64401白待
： 一步一步读,然后画单斜线.
宓怖19120579961：
怎样用做Eviews主成分分析和因子分析 -
64401白待
： 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...
宓怖19120579961：
怎么解读SPSS做出的主成分分析结果 -
64401白待
： 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
宓怖19120579961：
如何利用spss进行主成分分析 -
64401白待
： 原发布者:SD_LY_LS主成分分析SPSS操作步骤以教材第五章习题8的数据为例,演示并说明主成分分析的详细步骤:一.原始数据的输入注意事项:关键注意设置好数据的类型(数值?字符串?等等)以及小数点后保留数字的个数即可.二....
宓怖19120579961：
如这个图的主成分分析在SPSS里是怎么做的 -
64401白待
： 主成分分析的背景是研究中经常会遇到多指标的问题,这些指标间往往存在一定的相关,直接纳入分析不仅复杂,变量间难以取舍,而且可能因多元共线性而无法得出正确结论.主成分分析的目的就是通过线性变换,将原来的多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映总体信息的指标,便于进一步分析.具体操作步骤如下: 在SPSS主菜单中选择“分析→降维→因子分析”弹出下面对话框,将除省市外的10个经济指标选入“变量”.点击“描述”,选择“原始分析结果”和“系数”.点击“继续”,选择好各种选项后,点击“确定”,得到结果.
宓怖19120579961：
什么是主成分分析方法 -
64401白待
： 什么是主成分分析方法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.
宓怖19120579961：
主成分分析在数学建模中的应用及详细的步骤 -
64401白待
： 分析步骤: 1. 数据标准化;求相关系数矩阵; 2. 一系列正交变换,使非对角线上的数置0,加到主对角上; 3. 得特征根系(即相应那个主成分引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列; 4. 求各个特征根对应的特征向量; 5. ...
宓怖19120579961：
SPSS主成分分析 -
64401白待
： 以下全属个人看法,首先我认为,楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知,导致所给的图形就不是最终判断分析的结果.在多元统计分析中,主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的.请饶在下唐突,不过确实,楼主的给因子载荷矩阵图...
