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主成分和聚类必须要一起用吗
主成分
分析
与聚类
分析能否组合
在一起使用
?
答:
可以一起使用
。主成分分析通常和聚类、判别、回归分析等方法合用,主成分分析与聚类分析两种统计学方法一起使用可以起到重要的互补作用,从而避免出现分析不全面的情况。
先用
主成分
分析然后进行聚类分析r编程。主成分的,
和聚类
的我都分别已...
视频时间 2:14
因子分析法的概念
答:
主成分
分析主要是一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用他来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解,这是非常有必要的。主成分分析一般很少单独使用:a、了解数据。(screening the data),b、和cluster analysis(
聚类
分析)
一起使用
,c、和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可...
怎样在
主成分
分析的基础上做样本
聚类
答:
很简单 就是你做出成分的时候会有一个
主成分
得分表 应该是在你打开的spss界面中原始数据的右侧,上面显示的是FACT_1,FACT_2等等,你就对这个主成分得分表进行
聚类
即可,点击analyze——Classify(即分析-聚类)然后根据你的数据选择合适的聚类方法,如系统聚类、二分类等 具体方法选择详见http://zhidao....
求统计学大神指教,
主成分
分析可用于
聚类
分析吗、
答:
你好!这个选择题的答案应该是D。并且是探索性因子分析。回归分析用的是最小二乘法,假设检验用的是正态概率模型,
聚类
分析用的是K-均值频率法。因子分析的第一步就是抽取
主成分
,把一堆变量中能解释总变异最大的部分抽取出来算做一个成分,然后再把其余的变量再如此做,重复类推。最后把每个特征值...
如何利用
主成分
给数据分类,用spss
答:
先得出
主成分
分析结果然后再做
聚类
分析
主成分
分析
和聚类
分析的区别和联系
答:
通过线性变换将多个变量组合成一组新的变量,这组新的变量彼此不相关,且能解释原始数据的大部分方差,而聚类分析是一种无监督学习方法,将相似的对象组合
在一起
,不同的对象分开,从而发现数据的分布和特征。2、联系:
主成分
分析
和聚类
分析都是数据分析中常用的方法,都可以用于处理多个变量之间的关系。
想问下,
聚类
分析,判别分析,因子分析,
主成分
分析和对应分析各自的
使用
...
答:
主成分
分析、因子分析和对应分析对数据一般没有过分的要求,由于均是通过降维的方式来进行分析,所有都要求变量存在
一定
的相关性。而对应分析最适用的数据是列联表数据,对于定距尺度和定比例尺度的数据也有一定的适用性,只需要将数据看做成频数即可。但是在做对应分析时,无论是列联表数据、定距尺度数据...
PCA
主成分
分析原理
答:
在进行数据事件相似性计算与比较时,需要逐点计算其差异;在进行
聚类
时亦要对所有数据事件进行比较,导致计算效率非常低下。因此很有必要挖掘数据事件内部结构,将其变量进行组合,求取特征值,并用少量特征值完成数据事件的聚类,有效提高储层建模效率。因此,PCA
主成分
分析被引入到多点地质统计学中。主成分分析(...
主成分
分析之后怎么
聚类
分析啊
答:
你现在有了每个样本的
主成分
分值,用这些分值,对这些样本进行分类。就是说,每个样本现在有三个值了,就是三个主成分的值,现在要看看那些样本比较相似。
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kmo不通过能做聚类分析嘛