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统计】主成分分析1
习题： . 用主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 电力 煤炭 化学 机械 建材 森工 食品 纺织 缝纫 ，皮革 造纸 和文教艺术用品 ，八个指标分别是年末固定资产净值X 万元 职工人数X 人 工业总产值X 万元 全员劳动生产率X 元 人年 百元固定元值实现产值X 元 资金利率X 标准燃料消费量X 吨 和能源利用效果X 万元 吨 的数据。 试用主成分分析方法确定 ...
2018-05-22 21:13 0 1096 推荐指数：
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我的R之路：主成分分析
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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 ...
R语言-主成分分析
1.PCA 使用场景:主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) 判断要选择的主成分/因子数目 选择主成分 旋转主成分 ...
R语言主成分分析（PCA）
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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 ...