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主成分分析的主要步骤优质

次浏览 | 2022-10-16 11:05:08 更新
来源 :互联网
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主成分分析也称主分量分析.最早可追溯到K. Pearson于1901年开创的非随机变量的多元转化分析; 1933年,H. A. Hotelling 将其推广到随机变量。

操作方法

  • 01

    一、对原始数据进行标准化

  • 02

    二、计算相关系数矩阵

  • 03

    三、计算特征值与特征向量

  • 04

    四、计算主成分载荷

  • 05

    五、各主成分的得分

主成分分析的内涵

  • 01

    将彼此相关的指标变量转化为彼此不相关的指标变量;

  • 02

    将个数较多的指标变量转化为个数较少的指标变量;

  • 03

    将意义单一的指标变量转化为意义综合的指标变量。

主成分分析的基本原理

  • 01

    将彼此相关的变量转变为彼此不相关的新变量;

  • 02

    方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息;

  • 03

    新变量各自带有独特的专业含义。

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