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主成分分析有什么用?
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第1个回答 2022-06-24
主成分分析最主要的用途在于“降维”.
举个例子,你要做一项分析,选中了20个指标,你觉得都很重要,但是20个指标对于你的分析确实太过繁琐,这时候,你就可以采用主成分分析的方法进行降维.
20个指标之间会有这样那样的相互关系,相互之间会有影响,通过主成分分析后,得到4个或者5个主成分指标.此时,这几个主成分指标既涵盖了你20个指标中的绝大部分信息,又让你的分析得到了简化(从20维降到4、5维),简化了分析过程,增加了结果精度.
相似回答
主成分分析
的主要作用有哪些
答:
1、主成分分析能降低所研究的数据空间的维数
。即用研究m维的Y空间代替p维的X空间(mp),而低维的Y空间代替高维的x空间所损失的信息很少。即:使只有一个主成分Yl(即m=1)时,这个Yl仍是使用全部X变量(p个)得到的。例如要计算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所选的前m个主成分中,如果某个Xi...
主成分分析
是干
什么
的
答:
1. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种多元统计技术,
旨在通过线性转换减少数据的变量数量,同时保留数据中的大部分重要信息
。2. 这种方法常用于数据降维,即从多个可能相关的变量中提取出几个彼此独立的主成分,这样可以在不损失重要信息的前提下简化数据集。3. 在实际应用中,我们可能...
主成分分析
法
有什么
应用呢?
答:
主成分分析法适用于人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等问题
,
是一种常用的多变量分析方法
。主成分分析作为基础的数学分析方法,其实际应用十分广泛。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变量,转换后的这组变量叫主成分。
主成分分析
的目的
答:
主成分分析的目的是为了使用最少数量的主成分来解释最大量的方差
。简介:主成分分析是一种统计方法,
用于分析多个变量之间的相关性
,并将它们转化为少数几个不相关的变量,称为主成分。主成分分析的目的是降低数据的维度,简化数据的结构,提取数据中最重要的信息,同时尽量减少信息的损失。基本步骤:1、对...
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