主成分分析法通俗易懂_主成分分析法案例

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一个非常通俗易懂的主成分分析教程,仅仅27页将主成分分析讲解地十分清楚,首先给出了相应的数学基础,然后结合一个二维的例子,一步一步的讲解主成分分析,接着给出了主成

总之,主成分分析法是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子,如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法。二、基本原理主成分分析是数

是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。通俗讲就是将高维度数

主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)是最为常用的特征提取方法,被广泛应用到各领域,如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。有关主成分分析法的例子,

主成分分析实例及含义讲解 hsn243|2012-05-25 |举报专业文档专业文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档,文库VIP用户或购买专业文档下载特权礼包的其他会员用

主元分析也就是PCA,主要用于数据降维。1 什么是降维?比如说有如下的房价数据:这种一维数据可以直接放在实数轴上:不过数据还需要处理下,假设房价样本用表示,那么均值为:然后以均值为原点:以为原点的意思是,以为0,那么上述表格的数字就需要修改下:这个过程称为“中心化”。“中心化”处理的原因是,这些数字后继会参与统计运算,比如求样本方差,中间就包含了 :说明下,虽然样本方差的分母是应该为n-1,这里分母采用是因为这样算出来的样本方差为一致估计量,不会太影响计算结果并且可以减小运算负担。用“中心化”的数据就可以直接算出“房价”的样本方差:“中心化”之后可以看出数据大概可以分为两类:现在新采集了房屋的面积,可以看出两者完全正相关,有一列其实是多余的:求出房屋样本、面积样本的均值,分别对房屋样本、面积样本进行“中心化”后得到:房价( )和面积( )的样本协方差是这样的(这里也是用的一致估计量):可见“中心化”后的数据可以简化上面这个公式,这点后面还会看到具体应用。把这个二维数据画在坐标轴上,横纵坐标分别为“房价”、“面积”,可以看出它们排列为一条直线:如果旋转坐标系,让横坐标和这条直

主成分分析法是一种数学变换的方法,它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。在数学变换中保持变量的总

主成分分析法 费莎1990|2015-10-27 |举报专业文档专业文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档,文库VIP用户或购买专业文档下载特权礼包的其他会员用户可用专业

主成分分析法及其在SPSS中的操作 pkwangp|2018-06-30 |举报 主成分分析法及其在SPSS中的操作专业文档专业文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档,文库VIP用