原文:主成分分析步骤(基于R)

主成分分析 Principal Component Analysis,PCA , 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。 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。 主成分分析,是考察多个变量间相关性一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构, ...

2014-05-09 15:03 0 11288 推荐指数:

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R统计】成分分析1

习题: 9.1用成分方法探讨城市工业主体结构。下表是某事工业部门十三个行业,分别是冶金(1)、电力(2)、煤炭(3)、化学(4)、机械(5)、建材(6)、森工(7)、食品(8)、纺织(9)、缝纫(10),皮革(11)、造纸(12)和文教艺术用品(13),八个指标分别是年末固定资产净值X1(万元 ...

Wed May 23 05:13:00 CST 2018 0 1096
成分分析 R语言

基础概念 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成分。 ###原理: 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 ...

Mon Jan 16 00:54:00 CST 2017 0 8120
我的R之路:成分分析

一、成分分析是利用降维的方法,在损失很少信息量很少的前提下,把多个指标转换为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化的综合指标称为主成分。 二、基本原理 在对某一事物进行研究时,为了更全面、准确地反应事物的特征及其发展规律人们通常考虑一起有关系的多个指标,也叫变量。 三、成分分析步骤 ...

Fri May 19 07:33:00 CST 2017 0 1280
R语言-成分分析

1.PCA 使用场景:成分分析是一种数据降维,可以将大量的相关变量转换成一组很少的不相关的变量,这些无关变量称为主成分   步骤: 数据预处理(保证数据中没有缺失值) 选择因子模型(判断是PCA还是EFA) 判断要选择的成分/因子数目 选择成分 旋转成分 ...

Sat Feb 24 08:53:00 CST 2018 0 4976
R语言成分分析(PCA)

数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入> > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收入利润率 ...

Mon May 21 01:49:00 CST 2018 4 32987
成分分析

成分分析(Principal Component Analysis, PCA )是一种利用线性映射来进行数据降维的方法,并去除数据的相关性; 且最大限度保持原始数据的方差信息 线性映射,去相关性,方差保持 线性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...

Thu Oct 28 19:21:00 CST 2021 0 150
成分分析

成分分析的原理 成分分析是将众多的变量转换为少数几个不相关的综合变量,同时不影响原来变量反映的信息,实现数学降维。 如何获取综合变量? 通过指标加权来定义和计算综合指标: \[Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_ ...

Sun Oct 17 06:16:00 CST 2021 0 224
成分分析

学习视频:【强烈推荐】清风:数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab 老师讲得很详细,很受用!!! 定义 成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA), 成分分析是一种降维算法,它能将多个指标转换为少数几 个成分,这些成分是原始变量的线性组合 ...

Tue Feb 11 06:15:00 CST 2020 0 860
 
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