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主成分分析的基本思想
主成分分析的基本思想
答:
主成分分析的基本思想是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标
。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...
《R语言实战》自学笔记71-
主成分
和因子
分析
答:
主成分分析((Principal Component Analysis,
PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分
(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,抓住问题关键,也就是降维思想。 主成分分析法是通过恰当的数学变换,使新变量——主成分成为原变量的线性组合,并选取少数几个在...
主成分分析的基本思想
答:
主成分分析的基本思想是将原始数据空间进行线性变换,使得变换后的新向量(主成分)在某种意义下最优
。它通过构造新的坐标系统,使得第一个坐标轴尽可能地表示数据中的最大方差,第二个坐标轴尽可能地表示数据中的第二大方差,以此类推。这样可以使得数据中的主要特征被放大,而次要特征被缩小。具体来说...
主成分分析的
主要步骤包括
答:
主成分分析(Principal Component
Analysis )是利用降维的思想
,将多个变 量转化为少数几个综合变量(即主成分),其中每个主成分都是原始变量的线性 组合,各主成分之间互不相关,从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信 息,且所含的信息互不重叠。[2]采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反...
pca
主成分分析
答:
主成分分析 法是通过 恰当 的数学变换 ,使新变量—— 主成分成为原变量 的线性 组合
,并选 取少数 几个在变差总信息量中 比例较 大的主成分来分析 事物 的一种方法 。 主成分在变差信息量中的比例越大 , 它在综合评价 中的作用就越大。 思想: 整体思想就是化繁为简,抓住问题关键,也就是降维思想。
基于
主成分分析的
岩性信息提取
答:
在多光谱遥感影像中,各个波段影像之间存在相关性,并包含了冗余信息,基于
主成分分析的基本思想
是,将一组线性相关的变量变为一组相互独立的、相互正交的变量,而新的变量是输入变量的线性组合。这样就能消除各个波段影像之间的信息冗余。这种方法,所得到的结果是能够改变 P 个波段影像变换到 Y ( Y <...
主成分分析
,因子分析是应用于总体数据还是样本数据
答:
1.原理不同 主成分分析基本原理:
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,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(主成分必须保留原始变量90%以上的信息),从而达到简化系统...
主成分分析
法
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...
在
主成分分析
中,知道特征根和特征向量,怎么计算主成分的总方差,请举...
答:
主成分分析的
主要
思想
是将样本数据投影到一个维bai数较低的正交子空间内,而投影后的数据又能尽可能多的表达原来数据的波动情况(方差)对于一个线性变换duA,成立Var(Ax)=A*Var(x)*A^T 设变量x的协方差矩阵为M。M为对称半正定矩阵,可以对角化 M=QDQ^dao-1,其中Q是正交矩阵,D是对焦矩阵。...
PCA(
主成分分析
) 一
答:
主成分分析是利用降维的思想
, 在力求数据信息丢失最少的原则下,对高维的变量空间降维,即在众多变量中找出少数几个综合指标(原始变量的线性组合),并且这几个综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息,且这些综合指标互不相关。这些综合指标就称为主成分。主成分的数目少于原始变量的数目。主...
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