主成分分析中的主成分是指哪部分？

主成分分析中的主成分，是指原指标的协方差阵的特征向量，还是特征向量与原指标矩阵的乘积的结果，请高手帮忙解答，请高手帮忙，谢谢啦~

举报该问题

第1个回答 2013-10-20

主成分是标准化后的特征向量和原指标的线性组合，例如
第p主成分：Fp=a1iZX1+a2iZX2+……+apiZXp
其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值所对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化追问

特征向量是按方差从大到小排序以后，与原矩阵相乘，还是按原来的次序直接与原矩阵相乘？

第2个回答 2021-03-12

相似回答

pca主成分是什么?答：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA)，将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机...

什么是主成分分析答：主成分分析是一种线性降维算法，也是一种常用的数据预处理方法。主成分分析法的目标：是用方差（Variance）来衡量数据的差异性，并将差异性较大的高维数据投影到低维空间中进行表示。绝大多数情况下，我们希望获得两个主成分因子：分别是从数据差异性最大和次大的方向提取出来的，称为PC1(Principal Compo...

什么是主成分分析?主成分分析的步骤有哪些答：主成分分析是指通过将一组可能存在相关性的变量转换城一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析步骤：1、对原始数据标准化，2、计算相关系数，3、计算特征，4、确定主成分，5、合成主成分。主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际...

主成分分析详解答：1、基本思想 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，...

主成分分析(PCA)简介答：主成分分析由卡尔·皮尔逊于1901年发明，用于分析数据及建立数理模型。其方法主要是通过对协方差矩阵进行特征分解，以得出数据的主成分（即特征向量）与它们的权值（即特征值 [3] ）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。其结果可以理解为对原数据中的方差做出解释：哪一个...

什么是主成分分析?主成分分析的步骤有哪些答：主成分分析（PCA）是一种统计方法，旨在通过转换一组可能相关的变量为一组线性不相关的变量，即主成分，来简化数据集的复杂性。以下是主成分分析的步骤：1. 数据标准化：对原始数据集进行标准化处理，确保每个变量具有相同的尺度。2. 计算相关系数：确定变量间的线性关系，通过计算它们之间的相关系数来...

大家正在搜

主成分分析的目的主成分分析主要目的主成分分析是什么关于主成分分析的五个问题主成分分析的基本步骤主成分分析的适用范围主成分分析的意义主成分分析的结果解读主成分分析进行分类

什么是主成分分析？主成分分析的步骤有哪些

什么是主成分分析方法?

统计学中主成分分析因素分析是什么意思

用主成分分析法找出主成分后，要怎么知道这一个主成分中包含了哪...

主成分分析法什么意思啊，是不是一堆特征，从中选出重要的，还是...

主成分分析详解

谁可以给我讲讲主成分分析法，原理是什么？怎么操作分析？

主成分分析有什么用？