一文了解R語言數據分析 ----主成分分析
結果很大的變化。主成分分析是解決這種問題的一個工具。 一、概述 主成分分析簡稱PCA，PCA是一個很好的 ...
原文：數據分析-------主成分分析
最近在看 Python數據分析與挖掘實戰 和在上 模式識別 這門課的時候遇到了 主成分分析這個東西所以就學習了查詢了一下，學習了一下 參考博客： http: blog.csdn.net xyilu article details 主成分分析的主要目的就是：減少決策變量的數目，也就是降維，另一個目的是防范多重共線性。 主成分分析包含以下流程： 原始數據標准化。 計算標准化變量間的相關系數矩陣。 計算 ...
2017-12-20 21:19 0 2947 推薦指數：
相關推薦
主成分分析
主成分分析（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 ...
主成分分析
主成分分析的原理 主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_ ...
主成分分析
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 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)， 主成分分析是一種降維算法，它能將多個指標轉換為少數幾 個主成分，這些主成分是原始變量的線性組合 ...
Python遙感數據主成分分析
原文：http://www.cnblogs.com/leonwen/p/5158947.html 該算法由MatLab移植而來（具體參見上一篇博文）。但是最終輸出結果卻和MatLab不 ...
主成分分析（PCA）
基本概念 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是研究如何將多指標問題轉化為較少的綜合指標的一種重要的統計方法，它能將高維空間的問題轉化到低維空間去處理，使問題變得比較簡單、直觀，而且這些較少的綜合指標之間互不相關，又能提供原有指標的絕大部分 ...
主成分分析（轉）
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 ...
主成分分析 —PCA
一.定義 主成分分析（principal components analysis)是一種無監督的降維算法，一般在應用其他算法前使用，廣泛應用於數據預處理中。其在保證損失少量信息的前提下，把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。這樣可達到簡化數據結構，提高分信息效率的目的。 通常 ...