66问答网
所有问题
当前搜索:
主成分和聚类必须要一起用吗
spss
主成分
分析后
聚类
分析
答:
按照常规做
聚类
分析
请教各位关于多元对应分析和类别
主成分
分析是否需
答:
聚类
分析一般比较适用于变量(样品)存在相关性的情况,如果所有变量(样品)均不相关的话,那么聚类的结果将会非常差。 判别分析适用于分类数据的分析,及存在某一个变量描述的是样品属于哪个类。
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...
聚类
分析
与主成分
分析的异同
答:
比如,这组数据你知道是由若干个类组成的,但是不幸的是你不知道哪个样本属于哪个类,也不知道每个类的任何信息。
聚类
分析尝试给出数据的一个自动划分,当然你自己要根据需要设定
一定
的准则来运行聚类分析。因为,聚类结构本身是一个人为的主观概念,你的准则符合你的期望即可。另外,补充一下,
主成分
分析...
主成分
分析法
和聚类
分析法的区别
答:
而
聚类
分析法在过程中没有产生新变量。
主成分
分析法:一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。聚类分析法:理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种多元统计方法。
PCA
主成分
分析原理
答:
一个数据事件就是由众多变量值构成的整体。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
...
如何根据系统
聚类
的指标集的归类结果,对数据进行分组
答:
聚类
分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前
必须
对变量值进行标准化,即消除量纲的影响。不同方法进行标准化,会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。如果是正态分布应该采用z 分数法。 四、应用中的优缺点比较 (一)
主成分
分析 1、优点 首先它利用降维技术用少数几个综合...
主成分
分析和因子分析十大不同点
答:
一般情况下
主成分
用于探索性分析,很少单独使用,用主成分来分析数据,可以让我们对数据有一个大致的了解。几个常用组合:主成分分析+判别分析,适用于变量多而记录数不多的情况;主成分分析+多元回归分析,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性,并用于处理共线性问题;主成分分析+
聚类
分析,不过这种组合...
spss相关问题,有关主成份分析
和聚类
分析,最后得出来各市的得分和...
答:
对整个回归模型的检验
需要用
方差分析,判定其显著性,对各个回归系数的显著性检验需用t检验;在
聚类
分析中,你选用了何种方法,若是快速聚类,则SPSS会按照你的要求直接给出结果的,若是分层聚类,则可从树状图和冰柱图(空格为类间分界,应从最后一行向上观察)中查找。
如何利用
主成分
分析判断一个指标是正指标标还是逆指标?如何用SPSS处 ...
答:
因子分析和正逆无关的
因子分析和
主成分
分析有什么区别啊
答:
或是希望将得到的指标进行命名,SPSSAU建议使用因子分析。主成分分析目的在于信息浓缩(但不太关注
主成分与
分析项对应关系),权重计算,以及综合得分计算。如希望进行排名比较,计算综合竞争力,可使用主成分分析。SPSSAU可直接使用这两种方法,支持自动保存因子得分及综合得分,不需要手动计算。
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
spss主成分分析中需要聚类吗
主成分分析聚类分析论文
分类变量主成分分析
pca聚类分析
聚类前需要归一化吗
pca主成分分析有分类作用吗
主成分分析适用于什么情况
主成分分析特点
聚类分析的意义和作用