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主成分分析适用条件
主成分分析
需要满足哪些
条件
?
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...
主成分分析
法
适用
于哪些问题
答:
主成分分析法适用于:在多元回归中,主要解决变量间的共线性问题,避免回归稀疏的不合理现象
;在因子分析、聚类分析、判别分析中用于减少变量个数,即降维;在综合评价中,还可以作为确定变量权重的依据。主成分分析法 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...
主成分分析
法
适用
于哪些问题
答:
主成分分析法适用于变量间有较强相关性的数据
,若原始数据相关性弱,则起不到很好的降维作用,降维后,存在少量信息丢失,不可能包含100%原始数据。主成分分析是一种统计方法,即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。主成分分析首先是由K.皮尔...
进行
主成分分析
的前提
条件
答:
进行主成分分析的前提条件是:各变量之间应该低度相关
进行主成分分析的前提条件是,各变量之间应该(B)。A.相互独立B.低度相关C.高度相关D.完全相关 因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的,但又无法直接测量到的隐性变量。因此因子分析的首要前提就是各个变量之间应该具有...
主成分分析
和层次分析法的区别和联系
答:
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。具体加权处理方法为:方差解释率除累积方差解释率。比如本例中,5个指标共提取了2个主成分:主成分1的权重:45.135%/69.390%=65.05 主成分2的权重:24.254%/69.390%=34.95 如果是计算指标权重,可直接查看“线性...
什么是
主成分分析
方法?
答:
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.
主成分分析
与因子分析有什么区别?
答:
一、方式不同:1、
主成分分析
: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。2、因子分析:通过从变量群中提取共性因子,因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。3、对应分析:通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量。二、作用体现...
主成分分析
答:
(4)主成分具有命名解释性 一、对原始数据进行标准化 二、计算相关系数矩阵 三、计算特征值与特征向量 四、计算主成分载荷 五、各主成分的得分
主成分分析
有以下几方面的应用:①对原始指标进行综合:主成分分析的主要作用是在基本保留原始指标信息的前提下,以互不相关的较少个数的综合指标来反映原来...
主成分分析
和因子分析有什么区别?
答:
主成分分析
中是把主成分表示成各变量的线性组合,而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。3、假设
条件
不同:主成分分析不需要有假设条件;而因子分析需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。4、主成分的数量不同 主成分...
好多个单因素选几个可以用
主成分分析
吗
答:
主成分分析适用
于变量间存在着一定相关关系的多变量问题,以达到使用较少的新变量来代表旧变量的目的,若是使用几个好多个单因素是不可以使用主成分分析法,因数量较多,使用时会出现混乱的情况。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种多变量统计方法,是最常用的降维方法之一,通过正交变换...
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