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主成分分析的原理和步骤
主成分分析
用于放射性数据处理
答:
放射性勘探中主要使用主成分分析对γ能谱数据进行分析和解释,故在这里所讨论的因子分析为主成分分析。主成分分析实际是一种降维方法,为了某个目的,常常需要将观测变量用一个或几个主要的组合变量取代多种观测变量,应用主成分分析就可实现这一要求。(一)
主成分分析的原理
对于多元变量来说,设有x1,x...
如何用
主成分分析法
确定指标权重?
答:
在SPSS中,主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的,如果设置的抽取方法是主成分,那么计算的就是主成分得分,另外,因子
分析和主成分分析
尽管
原理
不同,但是两者综合得分的计算方法是一致的。层次
分析法
根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响...
主成分分析的原理
答:
在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析
是对于原先提出的所有变量,将重复的变量(...
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...
主成分分析法
具体
步骤
答:
数据标准化;求相关系数矩阵;一系列正交变换,使非对角线上的数置0,加到主对角上;得特征根xi(即相应那个
主成分
引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列;求各个特征根对应的特征向量;用下式计算每个特征根的贡献率Vi;Vi=xi/(x1+x2+...)根据特征根及其特征向量解释主成分物理意义。
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...
因子分析法
和主成分分析法
的区别与联系是什么?
答:
在市场研究中,研究人员关注一些研究指标的整合或组合。这些概念通常通过分数来衡量。人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数学分析等学科。因子
分析和
主成分分析都是统计分析方法,都需要对变量进行标准化,找出相关矩阵。2.因子分析可以在许多变量中发现隐藏的代表性因素。
主成分分析的原理
是尝试...
单因子指数
法的主成分分析
方法
答:
,p)在诸主成分zi(i=1,2,…,m)上的载荷lij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,p),从数学上容易知道,它们分别是x1,x2,…,xp的相关矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量。第二节
主成分分析的
解法主成分分析的计算
步骤
通过上述主成分分析的基本
原理
的介绍,我们可以把主成分分析计算步骤归纳如下:(1)计算相关...
如何用
主成分分析法
确定指标权重?
答:
在SPSS中,主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的,如果设置的抽取方法是主成分,那么计算的就是主成分得分,另外,因子
分析和主成分分析
尽管
原理
不同,但是两者综合得分的计算方法是一致的。层次
分析法
根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响...
主成分分析法
的具体
步骤
是?
答:
数据标准化;求相关系数矩阵;一系列正交变换,使非对角线上的数置0,加到主对角上;得特征根xi(即相应那个
主成分
引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列;求各个特征根对应的特征向量;用下式计算每个特征根的贡献率Vi;Vi=xi/(x1+x2+...)根据特征根及其特征向量解释主成分物理意义。
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