主成分分析和典型相关分析.pptx
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引言4.1主成分分析4.1.2总体主成分总体主成分总体主成分总体主成分总体主成分总体主成分的求法总体主成分的求法总体主成分的求法总体主成分的求法总体主成分的求法总体主成分的性质总体主成分的性质总体主成分的性质总体主成分的性质例4.1例4.1例4.1标准化变量的主成分标准化变量的主成分标准化变量的主成分例4.2例4.2例4.2例4.24.1.3样本主成分样本主成分样本主成分样本主成分样本主成分样本主成分PRINCOMP过程主要语句PROCPRINCOMPPROCPRINCOMPPROCPRINCOMPPRO
聚类分析 主成分分析和典型相关分析 含matlab程序.pdf
第十二章回归分析前面我们讲过曲线拟合问题。曲线拟合问题的特点是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得最好。通常,函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定,要作的工作是由数据用最小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看,问题似乎已经完全解决了,还有进一步研究的必要吗?从数理统计的观点看,这里涉及的都是随机变量,我们根据一个样本计算出的那些系数,只是它们的一个(点)估计,应该对它们作区间估计或假设检验,如果置信区间太大,甚
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主成分分析和因子分析的区别通过主成分分析所得来的新变量是原始变量的线性组合,每个主成分都是由原有P个变量线组合得到,在诸多主成分z中,Z1在总方差中占的比重最大,说明它综合原有变量的能力最强,其余主成分在总方差中占的比重依次递减,说明越往后的主成分综合原信息的能力越弱。以后的分析可以用前面几个方差最大的主成分来进行,一般情况下,要求前几个z所包含的信息不少于原始信息的85%,这样既减少了变量的数目,又能够用较少的主成分反映原有变量的绝大部分信息。如利用主成分来消除多元回归方程的多重共线性,利用主成分来筛选
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理学院信息与计算科学专业实验报告课程名称《数据分析》实验名称《主成分分析和聚类分析》实验地点:基础楼C-423日期_____姓名张丽芝班级信131学号201307010108___指导教师王恒友成绩【实验目的】(1)熟悉利用主成分分析进行数据分析,能够使用SPSS软件完成数据的主成分分析;(2)熟悉利用聚类分析进行数据分析,能够运用主成分分析的结果,做进一步分析,如聚类分析、回归分析等,能够使用SPSS软件完成该任务。【实验要求】根据各个题目的具体要求,分别运用SPSS软件完成实验任务。【实验内容】1、(
主成分和聚类分析.docx
主成分与聚类分析首先通过SPSS软件对环境污染的相应指标进行主成分分析,得到:提取Y1、Y2、Y3和Y4四个主成分,其累积贡献率已经达到,超过80%,代表所有环境污染指标的绝大部分信息。Y1偏向于解释工业氢氧化物排放量,Y2偏向于解释生活烟尘排放量,Y3偏向于解释生活废水排放量,Y4偏向于解释工业二氧化硫排放量。然后,根据主成分分析结果,用Z=*Y1+*Y2+*Y3+0.06519*Y4计算综合得分,见下表1。表1环境污染地区的主成分综合得分表序号地区Z排名序号地区Z排名1北京517武汉132天津418长