数据分析,主成分分析例题

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据分析,主成分分析例题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

已知协方差矩阵求X的各主成分以及主成分的贡献率
数据分析,主成分分析例题

主成分分析

原理:找出几个综合变量来代替原来众多的变量,使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量,且彼此之间互不相关

统计方法:主成分分析(主分量分析)

主成分分析步骤

1.根据已知协方差矩阵,求出相应的特征值(特征根)

令|kE-A|=0(其中k是特征值),求出的k就是所需要的特征值

2.求出对应特征值的特征向量

解方程|kE-A|X=0,求X的所有情况(参考高等代数的第三章解线性方程组)
求出基本解系,设定自由未知量的值
(X是向量)

3.对所求出来的特征向量进行正交化

正交化:使得两个向量线性无关
(详细方法下面解题过程中有)

4.对于正交化后的向量进行单位化

使正交化后的向量进行单位化

5.选择重要的主成分并写出主成分表达式

对应的单位正交化后的向量对应系数

6.计算主成分得分

7.依据主成分得分的数据进行进一步的统计分析

下面是例题的求解过程
数据分析,主成分分析例题
数据分析,主成分分析例题

总结

矩阵计算的基础,行列式的基本运算,求特征值和特征根,掌握这三点,基本这个题就可以做了,考试的时候计算不要占用太多的时间文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-416960.html

到了这里,关于数据分析,主成分分析例题的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据分析:方差分析在R语言中的应用

    方差分析的R语言实现包括以下部分: 数据导入 数据清洗 ANOVA计算 结果解析 ANOVA评估 参考教程Analysis_of_Variance 随机生成数据 存储数据 txt数据格式 xlsx数据格式 筛选数据:丢弃A组数据 数据平均值和其他指标 展示数据: boxplot one-way ANOVAs: 使用aov函数运行单因素方差分析 (公式

    2024年04月26日
    浏览(49)
  • 数据挖掘实验-主成分分析与类特征化

    数据集代码 https://www.aliyundrive.com/s/Jtcuion5iNC 1.实验目的 了解主成分分析的目的,内容以及流程。 掌握主成分分析,能够进行编程实现。 2.实验原理 主成分分析的目的 主成分分析就是把原有的多个指标转化成少数几个代表性较好的综合指标,这少数几个指标能够反映原来指标

    2024年02月07日
    浏览(46)
  • 数据降维之主成分分析法PCA

    参考链接:https://www.bilibili.com/video/BV1E5411E71z 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。 在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增

    2023年04月11日
    浏览(43)
  • 方差分析||判断数据是否符合正态分布

    方差分析练习题 练习学习笔记: (1) 标准差和标准偏差、均方差是一个东西。标准误差和标准误是一个东西。这两个东西有区别。 (2)单因素方差分析(MATLAB求解) (3)使用anova1进行单因素方差分析时,要考虑数据是均衡数据还是不均衡数据。所谓均衡就是要求不同的

    2024年02月14日
    浏览(481)
  • Python数据分析案例22——财经新闻可信度分析(线性回归,主成分回归,随机森林回归)

     本次案例还是适合人文社科领域,金融或者新闻专业。本科生做线性回归和主成分回归就够了,研究生还可以加随机森林回归,其方法足够人文社科领域的硕士毕业论文了。 有八个自变量,[\\\'微博平台可信度\\\',\\\'专业性\\\',\\\'可信赖性\\\',\\\'转发量\\\',\\\'微博内容质量\\\',\\\'时效性\\\',\\\'验证程度

    2023年04月08日
    浏览(77)
  • 数学建模学习(102):成分数据分析之中心对数比转换【已修改】

    为什么要写这篇文章?背景源于2022国赛C题的评阅要点,很多参加数模的同学应该都看到了,估计几乎没有人听说过这个方法。因此,本文对该方法进行一个讲解。当然,其实你在这次比赛中没有用到这个方法,也不影响你的国奖。在我国赛辅导的几个同学中,我也是教他们

    2024年02月06日
    浏览(44)
  • R 语言 ggplot2 PCA 主成分分析(虚拟数据集)

    以上代码生成了100行基因,10列样本的矩阵 前五列命名 wt 开头+ 1-5 ,表示正常基因 后五列命名 ko 开头+ 1-5 ,表示缺少基因的样本(knock-out) 给每行基因都统一命名 gene + 1-100 head() 函数默认查看前6行 现在只是定义了矩阵的shape和name,还没填充数值 这段代码的作用是生成一个

    2024年02月11日
    浏览(46)
  • 【数据挖掘】PCA/LDA/ICA:A成分分析算法比较

            在深入研究和比较算法之前,让我们独立回顾一下它们。请注意,本文的目的不是深入解释每种算法,而是比较它们的目标和结果。 如果您想了解更多关于

    2024年02月15日
    浏览(44)
  • PCA主成成分分析例题详解

    主成分分析是一种降维算法,它能将多个指标转换为少数几个主成分,这些主成分是原始变量的线性组合,且彼此之间互不相关,其能反映出原始数据的大部分信息 需要了解具体细节可看此视频👉:什么是主成成分分析PCA 计算步骤 假设有 n n n 个样本, p p p 个特征,则可构

    2024年02月03日
    浏览(47)
  • Python数据分析案例31——中国A股的月份效应研究(方差分析,虚拟变量回归)

    本次案例是博主本科在行为金融学课程上做的一个小项目,最近看很多经管类的学生作业都很需要,我就用python来重新做了一遍。不弄那些复杂的机器学习模型了,经管类同学就用简单的统计学方法来做模型就好。 有效市场假说是现代金融证券市场的理论基础之一,根据这一

    2024年01月22日
    浏览(82)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包