原文:(轉)確定權重方法之一:主成分分析

轉自:http: blog.sina.com.cn s blog a adb k u.html 什么是權重呢 所謂權重,是指某指標在整體評價中的相對重要程度。權重越大則該指標的重要性越高,對整體的影響就越高。 權重要滿足兩個條件:每個指標的權重在 之間。所有指標的權重和為 。 權重的確定方法有很多,這里我們學習用主成分分析確定權重。 一 主成分基本思想: 圖 主成分基本思想的問與答 二 利用主成分 ...

2015-05-28 11:40 0 28513 推薦指數:

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成分分析

PCA的介紹,實例及繪圖 PCA的介紹 多元統計分析中普遍存在的困難中,有一個困難是多元數據的可視化。matlab的plot可以顯示兩個變量之間的關系,plot3和surf可以顯示三維的不同。但是當有多於3個變量時,要可視化變量之間的關系就很困難了。 幸運 ...

Mon Jan 25 09:01:00 CST 2016 0 3583
權重-成分分析法(PCA)

成分分析(Principal Component Analysis, PCA),將多個變量通過線性變換以選出較少個數重要變量的一種多元統計分析方法。 在實際生活中,為了全面的分析問題,往往提出很多相關的變量因素,因為每個變量都在不同程度上反映了這個課題的某些信息。 指標/變量:在實證 ...

Fri Nov 06 22:27:00 CST 2020 0 512
成分分析

成分分析(Principal Component Analysis, PCA )是一種利用線性映射來進行數據降維的方法,並去除數據的相關性; 且最大限度保持原始數據的方差信息 線性映射,去相關性,方差保持 線性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...

Thu Oct 28 19:21:00 CST 2021 0 150
PCA成分分析方法

PCA: Principal Components Analysis,成分分析。 1、引入   在對任何訓練集進行分類和回歸處理之前,我們首先都需要提取原始數據的特征,然后將提取出的特征數據輸入到相應的模型中。但是當原始數據的維數特別高時,這時我們需要先對數據進行降維處理,然后將降維后的數據 ...

Sat Aug 01 04:56:00 CST 2015 3 7018
通過成分分析方法進行降維

  在高維數據上工作會碰到很多問題:分析很困難,解讀起來困難,不能可視化,對於數據的存儲也很昂貴。高維數據還是值得研究,比如有些維度是冗余,某一個維度其實是可以被其他幾個維度的組合進行解釋。正因為某些維度是相關的,所以高維數據內在有更低維的結構。降維方法就是探索數據的內在相關性生成一個壓縮后的數據 ...

Thu Jan 17 23:14:00 CST 2019 0 1055
PCA(成分分析)方法淺析

PCA(成分分析)方法淺析 降維、數據壓縮 找到數據中最重要的方向:方差最大的方向,也就是樣本間差距最顯著的方向 PCA算法主要用於降維,就是將樣本數據從高維空間投影到低維空間中,並盡可能的在低維空間中表示原始數據。PCA的幾何意義可簡單解釋為: 原文鏈接:https ...

Sun Dec 01 04:38:00 CST 2019 0 270
成分分析

成分分析的原理 成分分析是將眾多的變量轉換為少數幾個不相關的綜合變量,同時不影響原來變量反映的信息,實現數學降維。 如何獲取綜合變量? 通過指標加權來定義和計算綜合指標: \[Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_ ...

Sun Oct 17 06:16:00 CST 2021 0 224
成分分析

學習視頻:【強烈推薦】清風:數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細,很受用!!! 定義 成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA), 成分分析是一種降維算法,它能將多個指標轉換為少數幾 個成分,這些成分是原始變量的線性組合 ...

Tue Feb 11 06:15:00 CST 2020 0 860
 
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