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 ...
原文：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 a times X a times X ... a n times X n 其中 X , X ... X n 是原来的指标， Y 是综合指标。 a , a ... a n 是加权系数。 a j 反应了 X j 随机变量对于 ...
2021-10-16 22:16 0 224 推荐指数：
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