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統計】主成分分析1
習題： . 用主成分方法探討城市工業主體結構。下表是某事工業部門十三個行業，分別是冶金 電力 煤炭 化學 機械 建材 森工 食品 紡織 縫紉 ，皮革 造紙 和文教藝術用品 ，八個指標分別是年末固定資產凈值X 萬元 職工人數X 人 工業總產值X 萬元 全員勞動生產率X 元 人年 百元固定元值實現產值X 元 資金利率X 標准燃料消費量X 噸 和能源利用效果X 萬元 噸 的數據。 試用主成分分析方法確定 ...
2018-05-22 21:13 0 1096 推薦指數：
相關推薦
我的R之路：主成分分析
一、主成分分析是利用降維的方法，在損失很少信息量很少的前提下,把多個指標轉換為幾個綜合指標的多元統計方法。通常把轉化的綜合指標稱為主成分。 二、基本原理 在對某一事物進行研究時，為了更全面、准確地反應事物的特征及其發展規律人們通常考慮一起有關系的多個指標，也叫變量。 三、主成分分析步驟 ...
主成分分析步驟（基於R）
主成分分析（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。又稱主分量分析。 基本思想 主成分分析是設法將原來眾多具有一定相關性（比如P個指標），重新組合成一組新的互相無關的 綜合指標來代替原來 ...
R語言-主成分分析
1.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 ...
R語言主成分分析（PCA）
數據的導入 > data=read.csv('F:/R語言工作空間/pca/data.csv') #數據的導入> > ls(data) #ls()函數列出所有變量 [1] "X" "不良貸款率" "存貸款比率" "存款增長率" "貸款增長率" "流動比率" "收入利潤率 ...
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 ...