主成分分析法简单例题
答：深入浅出揭秘PCA：主成分分析的通俗解析 在数据科学的海洋中，PCA（主成分分析）就像一座桥梁，连接着复杂的数据世界与易于理解的直观概念。让我们一起跟随CrossValidated的顶级答主amoeba，以一场家庭聚餐为线索，逐步揭示PCA的奥秘。想象一下，你面对的是祖孙三代，从曾祖母到最年轻的女儿，逐个讲解PCA的...
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：可以使用matlab软件使用主成分分析法。具体步骤如下：①对数据进行标准化处理，如下图所示：②接着计算样本协方差矩阵，也称为相关系数矩阵，具体过程如下图所示：③计算R的特征值和特征向量 ④计算主成分贡献率和累计贡献率，其计算公式如下图所示：⑤写出主成分，取累计贡献率超过80%的成分 ⑥最后利用...
答：主成分分析（ Principal components analysis），简称PCA，是最主要的数据降维方法之一。本文从PCA的思想开始，一步一步推导PCA。对于 , 。我们希望 从 维降到 维，同时希望信息损失最少。比如，从 维降到 ：我们既可以降维到第一主成分轴，也可以降维到第二主成分轴。那么如何找到这这...
答：主成分分析证明题 5 我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 浏览17 次 可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。 主成分分析 证明 搜索资料 本地图片 图片链接 提交回答 匿名 回答自动保存中...
答：然而，这些维度太多了，A教授需要一种方法来简化这些数据。这就引出了降维的概念。降维就是通过减少数据的维度来简化数据分析的过程。这并不是简单地删除一些信息，而是用数学方法创建几个“综合指标”，这些指标能够代表原始数据的大部分信息。 02 主成分的秘密 为什么主成分可以代表原始数据呢？
答：5 单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分...
答：简单的说吧。假如现在你有x1,x2,x3,x4等四个变量，主成份的目的就是找到另外的几个变量（少于4个），使之能涵盖x1~x4等四个变量的尽可能多的信息。用方程表示大概就是：y1=a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*x4；y2=b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4。这样到达减少变量的目的。因子分析则可以反过来理解，...
答：在对灾毁土地复垦效益进行分析时，会碰到众多因素，各因素间又相互关联，将这些存在相关关系的因素通过数学方法综合成少数几个最终参评因素，使这几个新的因素既包含原来因素的信息又相互独立。简化问题并抓住其本质是分析过程中的关键，主成分分析法可以解决这个难题。(一)主成分分析的基本原理 主成分分析法...
答：欢迎探索PCA的奇妙世界：主成分分析的艺术与数学 PCA，全称主成分分析，它像一把神奇的钥匙，解锁数据的高维迷宫，通过巧妙的线性变换，让我们能直观地理解和利用数据特征。它在处理海量数据时，如淘宝店流量这样庞大的信息海洋，扮演着降维神器的角色，节省资源，揭示隐藏的关联性。理解PCA，首先要明白向量...
网友评论：
步昏18397296447：
主成分分析有什么用? -
1038岑勉
：[答案] 主成分分析最主要的用途在于“降维”. 举个例子,你要做一项分析,选中了20个指标,你觉得都很重要,但是20个指标对于你的分析确实太过繁琐,这时候,你就可以采用主成分分析的方法进行降维. 20个指标之间会有这样那样的相互关系,相互...
步昏18397296447：
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 -
1038岑勉
： 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...
步昏18397296447：
如何用spss做主成分分析例子变量单位也不一样 -
1038岑勉
： 打开SPSS软件,导入数据后,依次点击分析,降维,因子分析. 打开因子分析界面之后,把需要进行分析的变量全部选进变量对话框,然后 点击右上角的描述. 勾选原始分析结果、KMO检验对话框,然后点击继续. 点击抽取,再点击碎石图. 点击旋转,再点击最大方差旋转. 点击得分,再点击,保存为变量及显示因子得分系数矩阵. 最后点确定就可以在输出截面看到主成分因子分析的结果了.
步昏18397296447：
单因子指数法的主成分分析方法 -
1038岑勉
： 地理环境是多要素的复杂系统,在我们进行地理系统分析时,多变量问题是经常会遇到的.变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的.因此,我们就会很自然地想到,能否...
步昏18397296447：
如何利用spss进行主成分分析 -
1038岑勉
： 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....
步昏18397296447：
你好 看到你在百度上的回答,请问你用spss主成分分析法算因子的权重的详细步骤是怎样的啊 -
1038岑勉
： 主成分分析法在SPSS中的操作1、指标数据选取、收集与录入(表1)2、Analyze →Data Reduction →Factor Analysis,弹出Factor Analysis 对话框:3、把指标数据选入Variables 框,Descriptives: Correlation Matrix 框组中选中Coefficients,然...
步昏18397296447：
SPSS主成分分析时,是不是得到的方差百分比就是贡献率,累计百分比就是累计贡献率?? -
1038岑勉
： 得到的方差百分比就是贡献率,累计百分比就是累计贡献率,成分矩阵用来判定主成分. 贡献率指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比,即产出量与投入量之比,或所得量与所费量之比.计算公式:贡献率(%)=贡献量(产出量,所...
步昏18397296447：
SPSS主成分分析 -
1038岑勉
： 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...
步昏18397296447：
如何用SPSS对一组数据进行主成分分析并进行回归 -
1038岑勉
： 多元线性回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框.2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量.3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次...
