学生身体4 项指标的主成份分析 excel数据 学生序号 x1身高 x2体重 x3胸围 x4坐高 ...
关键点 综述:主成分分析 因子分析 典型相关分析,三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理的从数据中提取某些公共部分,然后对这些公共部分进行分析和处理。 主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法 主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法,这些主成分能够反映原始变量的大部分信息,他们通常表示为原始变量的线性组合。 函数总结 R中作为主成分分析最主要的函数是 ...
2015-02-26 09:36 0 5097 推荐指数:
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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 ...
https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9064020.html 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 ...
作者:落痕的寒假原文:https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/97950522 声明:本文章经原作者同意后授权转载。 主成分分析 Principal Component Methods(PCA)允许 ...
如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA、t-SNE的原理就说不过去了吧。跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会。关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题。 学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单。 PCA ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6592 维度降低有两个主要用例:数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用,因为维数减少到几个维度(例如2或3维)允许可视化样本。然后可以使用 ...
前置 想随便了解一下 R 语言,结果被迫入坑,一开始就被整懵了,R 三件套:R、Rtools、RStudio 的配置环境让我想起了从前配置 JAVA 的恐惧。不过后面可能会接触到 R markdown,可能对网站建设有帮助,不亏,然后可能也会用 VScode 搞 R,毕竟 RStudio 才刚碰 ...
什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言。不是数据类型,它具有用于计算的数据对象。它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包。R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象。它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表。什么使R语言 ...