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/9569063 主成分分析 ...
原文：一文了解R語言數據分析 ----主成分分析
文末有贈書福利 在數據挖掘項目中，經常會遇到的情況是有很多特征可以用，這是一件好事，但是有的時候數據中存在很多冗余情況，也就是說數據存在相關性或者共線性。在這種情況下對於分析帶來了很多麻煩。不必要的特征太多會造成模型的過於復雜，共線性相關性會造成模型的不穩定，即數據微小的變化會造成模型結果很大的變化。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是一個很好的預處理工 ...
2020-10-22 16:44 0 834 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
R語言多元分析系列之一：主成分分析
主成分分析（principal components analysis， PCA） 是一種分析、簡化數據集的技術。它把原始數據變換到一個新的坐標系統中，使得任何數據投影的第一大方差在第一個坐標（稱為第一主成分）上，第二大方差在第二個坐標（第二主成分）上，依次類推。主成分分析經常用減少數據集的維數 ...
【轉】R語言主成分分析（PCA）
https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9064020.html 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 ...
R 語言主成分分析(PCA)實戰教程
作者：落痕的寒假原文：https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/97950522 聲明：本文章經原作者同意后授權轉載。 主成分分析 Principal Component Methods（PCA）允許 ...
【R統計】主成分分析1
習題： 9.1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（1）、電力（2）、煤炭（3）、化學（4）、機械（5）、建材（6）、森工（7）、食品（8）、紡織（9）、縫紉（10），皮革（11）、造紙（12）和文教藝術用品（13），八個指標分別是年末固定資產凈值X1（萬元 ...