主成分分析之PCA.ppt
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题目:主成分分析PCA23456789101112131415161718192021222324252627282930312024/2/92024/2/92024/2/92024/2/9363738394041424344454647484950515253545556
主成分分析PCA.ppt
在实际问题中,研究多指标的问题是经常遇到的,然而在多数情况下,不同指标之间是有一定关系的。由于指标较多再加上指标之间有一定的相关性,势必增加了分析问题的复杂性。主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标,同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标尽可能多滴反映原来指标的信息。这种多个指标化为少数互不干扰的综合指标的统计方法叫做主成分分析法,如某人要做一件上衣要测量很多尺寸,如身长、袖长、胸围、腰围、肩宽、肩厚等十几项指标。但是某服装产生产一批新型服装绝不可能吧尺寸型
主成分(PCA)分析原理.docx
主成分分析(primarycomponentanalysis)问题:假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中,有两个词项为“learn”和“study”,在传统的向量空间模型中,认为两者独立。然而从语义的角度来讲,两者是相似的,而且两者出现频率也类似,是不是可以合成为一个特征呢?《模型选择和规则化》谈到的特征选择的问题,就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。比如“学生的名字”就和他的“成绩”无关,使用的是互信息的方法。而这里的特征很多是和类标签有关的,但里面存在噪声或者冗余。在这种情况下,需要一种特征降
主成分分析(PCA).pdf
主成分分析、因子分析两者的适用条件是一致的,非常类似,而且后者为前者的进一步分析。所以,两种方法在SPSS中均采用同一个Factor过程。流行病与卫生统计学系王静制作主成分分析PrincipalComponentAnalysis流行病与卫生统计学系王静制作定义:从多个数值变量(指标)之间的相互关系入手,利用降维的思想,将多个变量(指标)化为少数几个互不相关的综合变量(指标)的统计方法。流行病与卫生统计学系王静制作举例说明:对20例肝病患者进行肝功能测试,即收集4个指标(转氨酶、肝大指数、硫酸锌浊度、胎甲球
PCA主成分分析原理及应用.doc
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