主成分分析 R語言
基礎概念 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量，轉換后的這組變量叫主成分。 ###原理: 在用統計分析方法研究多變量的課題時，變量個數太多就會增加課題的復雜性。人們 ...
原文：R語言-主成分分析
.PCA 使用場景:主成分分析是一種數據降維,可以將大量的相關變量轉換成一組很少的不相關的變量,這些無關變量稱為主成分 步驟: 數據預處理 保證數據中沒有缺失值 選擇因子模型 判斷是PCA還是EFA 判斷要選擇的主成分 因子數目 選擇主成分 旋轉主成分 解釋結果 計算主成分或因子的得分 案例:從USJudgeRatings數據集中有 個變量,如何去減化數據 單個主成分分析 .使用碎石圖確定需要提 ...
2018-02-24 00:53 0 4976 推薦指數：
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