主成分分析 R语言
基础概念 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。 ###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 ...
原文：R语言多元分析系列之一：主成分分析
主成分分析 principal components analysis， PCA 是一种分析 简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标 称为第一主成分 上，第二大方差在第二个坐标 第二主成分 上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够 ...
2014-03-05 13:19 0 4540 推荐指数：
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