主成分分析的主要步骤

 时间:2024-10-22 10:49:00

主成分分析也称主分量分析饱终柯肢.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。

方法/步骤

1、对原始数据进行标准化

主成分分析的主要步骤

2、计算相关系数矩阵

主成分分析的主要步骤

3、计算特征值与特征向量

主成分分析的主要步骤

主成分分析的主要步骤

4、计算主成分载荷

主成分分析的主要步骤

5、各主成分的得分

主成分分析的主要步骤

主成分分析的内涵

1、将彼此相关的指标变量转化为彼此不相关的指标变量;

2、将个数较多的指标变量转化为个数较少的指标变量;

3、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

1、将彼此相关的变量转变为彼此不相关的新变量;

2、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;

3、新变量各自带有独特的专业含义。

多元线性回归分析的优缺点 怎样用spss实现聚类分析 相关系数怎么算 SPSS如何对数据进行标准化 如何查询国内统计数据
热门搜索
微信搞笑动态图片 中国女排电影 平面设计图片素材 韩国电影甜性涩爱 张艺兴图片最帅照片