快訊 來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng) 2023-08-10 03:06:56
1、主成分分析是指通過(guò)將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換城一組線性不相關(guān)的變量，轉(zhuǎn)換后的這組變量叫主成分。
2、主成分分析步驟：對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，2、計(jì)算相關(guān)系數(shù)，3、計(jì)算特征，4、確定主成分，5、合成主成分。
(相關(guān)資料圖)
3、主成分分析的原理是設(shè)法將原來(lái)變量重新組合成一組新的相互無(wú)關(guān)的幾個(gè)綜合變量，同時(shí)根據(jù)實(shí)際需要從中可以取出幾個(gè)較少的總和變量盡可能多地反映原來(lái)變量的信息的統(tǒng)計(jì)方法叫做主成分分析或稱主分量分析，也是數(shù)學(xué)上處理降維的一種方法。
4、擴(kuò)展資料主成分分析的主要作用1．主成分分析能降低所研究的數(shù)據(jù)空間的維數(shù)。
5、2．有時(shí)可通過(guò)因子負(fù)荷aij的結(jié)論，弄清X變量間的某些關(guān)系。
6、3．多維數(shù)據(jù)的一種圖形表示方法。
7、4．由主成分分析法構(gòu)造回歸模型。
8、即把各主成分作為新自變量代替原來(lái)自變量x做回歸分析。
9、5．用主成分分析篩選回歸變量。
10、最經(jīng)典的做法就是用F1（選取的第一個(gè)線性組合，即第一個(gè)綜合指標(biāo)）的方差來(lái)表達(dá)，即Va（rF1）越大，表示F1包含的信息越多。
11、因此在所有的線性組合中選取的F1應(yīng)該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。
12、參考資料來(lái)源：百度百科-主成分分析。
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