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简述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...
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
详解
答:
1、基本思想
主成分分析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
。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。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,...
主成分分析的主要
步骤包括
答:
(一)主成分分析法的基本思想 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...
主成分分析法
的原理
答:
主成分分析法的基本原理主成分分析法是一种降维的统计方法,它借助于一个正交变换,将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量
。1、找到数据的主要成分 主成分分析法通过对原始数据进行协方差矩阵分析,找到数据中最主要的成分,也就是数据中的主成分。主成分是一组互相独立的变量,它们能够...
主成分分析
和因子分析十大不同点
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...
主成分分析的
原理
答:
主成分分析的
原理如下:主成分分析(PCA)是一种统计方法,它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,即主成分。PCA的原理是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特性。这样做实际上是将当前的坐标系由旋转到一个正交的坐标系上来。因为任意n维向量都有无数种投影到k...
主成分分析
是什么意思
答:
主成分分析是一种多变量统计分析方法,是利用线性代数
的基本
原理将原始数据转换为新的低维度数据的过程。主成分分析可以帮助我们发现数据中
的主要
变化趋势和特征,从而简化数据集并提高理解分析结果的能力。
主成分分析的
核心
思想
是在保留数据总体方差的情况下,尽可能将原始数据向较少的几个主成分方向上进行...
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。
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...
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