一文了解R语言数据分析 ----主成分分析
结果很大的变化。主成分分析是解决这种问题的一个工具。 一、概述 主成分分析简称PCA，PCA是一个很好的 ...
原文：数据分析-------主成分分析
最近在看 Python数据分析与挖掘实战 和在上 模式识别 这门课的时候遇到了 主成分分析这个东西所以就学习了查询了一下，学习了一下 参考博客： http: blog.csdn.net xyilu article details 主成分分析的主要目的就是：减少决策变量的数目，也就是降维，另一个目的是防范多重共线性。 主成分分析包含以下流程： 原始数据标准化。 计算标准化变量间的相关系数矩阵。 计算 ...
2017-12-20 21:19 0 2947 推荐指数：
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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 ...
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_ ...
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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 ...
Python遥感数据主成分分析
原文：http://www.cnblogs.com/leonwen/p/5158947.html 该算法由MatLab移植而来（具体参见上一篇博文）。但是最终输出结果却和MatLab不 ...
主成分分析（PCA）
基本概念 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法，它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理，使问题变得比较简单、直观，而且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分 ...
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 ...
主成分分析 —PCA
一.定义 主成分分析（principal components analysis)是一种无监督的降维算法，一般在应用其他算法前使用，广泛应用于数据预处理中。其在保证损失少量信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。这样可达到简化数据结构，提高分信息效率的目的。 通常 ...