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主成分分析用来分析什么
层次分析法和
主成分分析
权重怎么算?
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...
主成分分析
中累积贡献率的具体意义是
什么
?
答:
那么说明它们在PCA中被提取的特征数量相同,也就是说它们的特征保留程度相同。
用于
解释性:累积贡献率越高,说明PCA提取的
主成分
越具有解释性。如果某个主成分的累积贡献率很高,但是它并不能很好地解释数据的特征,那么我们可能需要重新考虑我们的PCA模型或者使用其他的数据
分析
方法。
主成分分析
与因子分析有
什么
作用
答:
主成分分析
和因子分析都是信息浓缩的方法,即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上,多出一项旋转功能,该旋转目的即在于命名,更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上,或是希望将得到的指标进行命名,SPSSAU建议使用因子分析。主成分分析目的在于信息浓缩(...
主成分分析
的理解
答:
主成分分析
PCA是将多指标重新组合成一组新的无相关的几个综合指标,是根据实际需要从中选取尽可能少的综合指标,以达到尽可能多地反应原指标信息的分析方法。由于这种方法的第一主成分在所有的原始变量中方差最大,因而综合评价函数的方差总不会超过第一主成分的方差,所以该方法有一定的缺陷,且提取的主...
主成分分析
只提取一个主成分吗?
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...
主成分分析
只提取一个主成分可以吗?
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...
主成分分析
法的主要目的
答:
是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分资料中变量的几个新变量,即所谓主成分,并用以解释资料的综合性指标。由此可见,
主成分分析
实际上是一种降维方法。
主成分分析
中累积贡献率的意义是
什么
?
答:
那么说明它们在PCA中被提取的特征数量相同,也就是说它们的特征保留程度相同。
用于
解释性:累积贡献率越高,说明PCA提取的
主成分
越具有解释性。如果某个主成分的累积贡献率很高,但是它并不能很好地解释数据的特征,那么我们可能需要重新考虑我们的PCA模型或者使用其他的数据
分析
方法。
主成分分析
中累积贡献率的含义是
什么
?
答:
那么说明它们在PCA中被提取的特征数量相同,也就是说它们的特征保留程度相同。
用于
解释性:累积贡献率越高,说明PCA提取的
主成分
越具有解释性。如果某个主成分的累积贡献率很高,但是它并不能很好地解释数据的特征,那么我们可能需要重新考虑我们的PCA模型或者使用其他的数据
分析
方法。
spss
主成分分析
结果怎么理解
答:
spss如何做
主成分分析
主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换:•将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量;•方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息;•新变量各自带有独特的专业含义。住成分分析的作用是:•减少指标变量的个数 •解决多重...
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