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求主成分和贡献率例题
主成分
分析(PCA)
答:
k个主成分 对原有变量 的
贡献率
为 , 的相关系数的平方,记作 计算公式如下: 其中, 是随机变量 的方差,即协方差矩阵 的对角元素。在实际问题中,不同变量可能有不同的量纲,直接
求主成分
有时会产生不合理的结果,为了消除这个影响,常常对各个随机变量实施规范化,使其均值为0,方差...
单因子指数法的
主成分
分析方法
答:
表2-16 特征值
及主成分贡献率
(3)对于特征值λ1=5.043,λ2=1.746,λ3=0.997分别求出其特征向量e1,e2,e3,并计算各变量x1,x2,……,x9在各主成分上的载荷得到主成分载荷矩阵(见表2-17)。表2-17 主成分载荷矩阵从表2-17可以看出,第一主成分z1与x1,x3,x4,x5,x8,x9有较大的正相关,这是由于这六个...
因子分析
答:
表11.3
主成分
的方差
贡献率
和累计方差贡献率 表11.4 旋转后的因子载荷矩阵 从因子载荷矩阵(表11.4)和因子载荷图(图11.1)看,第一个主成分主要解释了矿层均厚、w(Al2O3)、w(SiO2)和铝硅比值等4个变量,这个主成分反映了对铝土矿有利的沉积-成矿环境,即沉积盆地持续稳定的沉积-成矿环境,使...
城市的综合竞争力是怎么算出的,求具体分析.
答:
3.求的特征值和特征向量.4.给出
主成分
,前2个特征值的累积
贡献率
已经达到96.228%,根据前2个特征值,得到的前二个主成分为(如表2和表3所示):我们发现:在第一主成分中各项指标的系数都较大,因此,第一主成分反映的原始指标信息比较多,定义为综合成分.在第二主成分中,只有第二项的系数比较大,...
pca如何获得
贡献率
95
答:
该数据分析中获得贡献率95的方法如下:1、将求出的特征值由大到小排列,并分别求出其对应的特征向量。2、计算
主成分贡献率及
累计贡献率,一般取累计贡献率达85%-95%。3、计算主成分载荷(主成分分析中原始变量
与主成分
之间的相关系数)。4、进一步计算主成分得分。需要注意的是,PCA是一种线性降维...
利用matlab 进行
主成分
分析时如何获得主成分得分矩阵,或者获得主成分得 ...
答:
表2. 特征根
及主成分贡献率
主成分 特征值 贡献率% 累积贡献率% 1 4.661 51.791 51.791 2 2.089 23.216 75.007 3 1.043 11.589 86.596 4 0.507 5.638 92.234 5 0.315 3.502 95.736 6 0.193 2.140 97.876 7 0.114 1.271 99.147 8 4.533E-02 0.504 ...
例题
中按照新的
主成分
y1排序,较原来的总分排序更科学!关于这点,下面论 ...
答:
效果是一样的;E.在一个具体问题中,如果
主成分
y1是原变量的一个有重要实用价值的综合指标,并集中了原数据的绝大部分信息(
贡献率
),则按y1的得分来排序就具有重要意义和可靠性,这正是主成分分析法的实际功能之一;F.主成分y1表现了两科成绩的比较,相当于成绩均衡因子!正确答案:ABCD ...
常见的统计学题及答案有哪些?
答:
时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法。通过对时间序列进行分解、平滑和预测,可以得到趋势、周期和季节性等成分,从而理解数据的变化规律。什么是主成分分析?主成分分析是一种降维技术,用于将多个变量转换为少数几个无关的综合指标。通过计算特征值和特征向量,可以得到
主成分及其贡献率
,从而...
主成分
分析在数学建模中的应用及详细的步骤
答:
分析步骤:数据标准化;求相关系数矩阵;一系列正交变换,使非对角线上的数置0,加到主对角上;得特征根系(即相应那个
主成分
引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列;求各个特征根对应的特征向量;用下式计算每个特征根的
贡献率
Vi;Vi=xi/(x1+x2+...)根据特征根及其特征向量解释主成分物理...
主成人分析输出结果怎么算百分比
答:
你想问的是主成份分析输出结果怎么算百分比吧。目标的个数÷总数×100%。所选
主成分
的特征值除以所有X的方差之和等于所选主成分方差
贡献率
。当所有X的方差之和是个定值时,当然特征值越大,所选主成分包涵的信息越多。主成分分析(PCA)是一种统计过程,它使用正交变换将一组可能相关变量(实体,每个...
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