主成分分析方法举例
主成分分析是哪本书学的?
主成分分析是哪本书学的?
科学出版社《主成分分析网格与算法(英文版)
在什么情况下需要进行主成分分析?
有时候我们会测得很多变量,一一分析会增加分析的复杂性,并可能忽略他们的内在关系。在如此多的变量之中,有很多是相关的。人们希望能够找出它们的少数“代表”来对它们进行描述,叫做主成分分析。
主成分分析对应的函数命令?
可以调用用matlab的svd()函数实现
主成分分析的特征值怎么求?
直接用matlab啊
输入指令
[coeff,score,latent,tsquared]princomp(X)
把X换成你要分析的矩阵
输出的数据中,latent就是你要的特征值
主成分分析时候要考虑正向指标逆向指标吗?
虽然有学者认为可以不对逆向指标正向化,但如果你需要计算主成分得分、综合得分,并进行排名,最好对逆向指标做正向化处理。
主成分分析例子?
在全球学术快报上,有很多主持的分析的例子,主持分析是将很多个因子,然后划分成几个维度,通过维度的话进行分析,可以说是论文或者相关的文献都可以用组成分析的例子,比如说有12个指标去评价某件事情,通过这种分析的话,可以把他话四个维度,然后这样进行分析
主成分分析中的公式?
PCA的计算方法如下:
1、假设由数据的特征和记录构成二维矩阵X0,即X0的一列表示一个特征,一行表示一条记录(一个示例),X0是一个m行n列的矩阵。
2、计算X0的转置X。X为n行m列的矩阵。
3、计算X任意两行之间的协方差,得到一个n行n列的协方差矩阵CovX。
4、求CovX的特征值和特征向量,得到n个特征值和一个n行n列的特征向量矩阵V0。
5、根据n个特征值的大小,降序排序,取最大的k个特征值,并取这k个特征值对应的特征向量,得到一个k行n列的特征向量矩阵V。
6、将k行n列的特征向量V与n行m列的矩阵X相乘,得到k行m列的矩阵Y0。
7、将Y0进行转置就得到m行k列的矩阵Y,这个矩阵Y就是包含k个主要成分的数据。