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。