第1、二节总体主成分.pptVIP

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2017-04-20 发布于四川
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第1、二节总体主成分.ppt

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第1、二节总体主成分

主成分分析（Principal Component Analysis, 简称PCA）是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分（即综合变量）的统计分析方法。;分别称为第一主成份和第二主成份.;4.1 总体的主成分;与前面向量垂直即: ;（1）总体主成份的求法;类似可得其余主成份的表达式.;(2) 总体主成份的性质;2) 主成份的贡献率与累计贡献率;求各主成分.;(3) 标准化变量的主成分;1) 先标准化;实用中, 多应从相关系数矩阵出发. ;4.3 样本主成分;依次代入n个观测值, 得;例对十家上市公司的获利能力和经营发展能力, 选取如下6个指标进行分析 ;取前2个主成份:;主成分分析的一般目的是变量的降维;下表是我国31个省、市、自治区城镇居民家庭平均每人生活消费支出数据(元/人), 保存在数据文件“data.exam4.1.txt”, 主要统计指标如下; x-read.table(data.exam4.1.txt,header=T) std1.x-scale(x[2:9]) #数据标准???, std1.x是数组; summary(prin1);输出的主要结果;为各主成分对应的系数,即相关阵R的单位化正交化的特征向量.;前三个主成分为; e1-y$values[1];输出结果为(只写出部分结果);碎石图