主成分分析（转）
PCA的介绍，实例及绘图 PCA的介绍 多元统计分析中普遍存在的困难中，有一个困难是多元数据的可视化。matlab的plot可以显示两个变量之间的关系，plot3和surf可以显示三维的不同。但是当有多于3个变量时，要可视化变量之间的关系就很困难了。 幸运 ...
原文：（转）确定权重方法之一：主成分分析
转自：http: blog.sina.com.cn s blog a adb k u.html 什么是权重呢 所谓权重，是指某指标在整体评价中的相对重要程度。权重越大则该指标的重要性越高，对整体的影响就越高。 权重要满足两个条件：每个指标的权重在 之间。所有指标的权重和为 。 权重的确定方法有很多，这里我们学习用主成分分析确定权重。 一 主成分基本思想： 图 主成分基本思想的问与答 二 利用主成分 ...
2015-05-28 11:40 0 28513 推荐指数：
相关推荐
权重-主成分分析法（PCA）
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。 在实际生活中，为了全面的分析问题，往往提出很多相关的变量因素，因为每个变量都在不同程度上反映了这个课题的某些信息。 指标/变量：在实证 ...
主成分分析
主成分分析（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 ...
PCA主成分分析方法
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析。 1、引入 在对任何训练集进行分类和回归处理之前，我们首先都需要提取原始数据的特征，然后将提取出的特征数据输入到相应的模型中。但是当原始数据的维数特别高时，这时我们需要先对数据进行降维处理，然后将降维后的数据 ...
通过主成分分析方法进行降维
在高维数据上工作会碰到很多问题：分析很困难，解读起来困难，不能可视化，对于数据的存储也很昂贵。高维数据还是值得研究，比如有些维度是冗余，某一个维度其实是可以被其他几个维度的组合进行解释。正因为某些维度是相关的，所以高维数据内在有更低维的结构。降维方法就是探索数据的内在相关性生成一个压缩后的数据 ...
PCA(主成分分析)方法浅析
PCA(主成分分析)方法浅析 降维、数据压缩 找到数据中最重要的方向：方差最大的方向，也就是样本间差距最显著的方向 PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为： 原文链接：https ...
主成分分析
主成分分析的原理 主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_ ...
主成分分析
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 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)， 主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几 个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合 ...