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独立主成分分析和主成分分析的区别
如题所述
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第1个回答 推荐于2016-11-21
PCA(主成分分析)寻找的是，使得投影之后，尽量保留原有信息量的投影方向。
ICA(独立主成分分析)寻找的是，使得投影之后，数据之间相互独立的投影方向。
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16种常用的数据分析方法-
主成分分析
答：
因为主成分分析法在对原始数据指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分,
而且实践证明指标间相关程度越高,主成分分析效果越好
。 ↘可减少指标选择的工作量,对于其他评估方法,由于难以消除评估指标间的相关影响,所以选择指标时要花费不少精力,而主成分分析法由于可以消除这种相关影响,所以在指标选择上相对容易些。 ↘...
主成分分析
(PCA)简介
答：
主成分分析
实例：一个 平均值 为(1, 3)、标准差在(0.878, 0.478)方向上为3、在其正交方向为1的 高斯分布 。这里以黑色显示的两个向量是这个分布的 协方差矩阵 的 特征向量 ，其长度按对应的 特征值 之平方根为比例，并且移动到以原分布的平均值为原点。在多元统计分析中， 主成分分析 （英...
试述
主成分分析
,因子
分析和
对应分析三者之间
的区别
与联系
答：
一、
方式不同：1
、主成分分析：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。2、因子分析：通过从变量群中提取共性因子，因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。3、对应分析：通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量。二、作用体现...
因子
分析
法的优缺点
答：
通过对上述内容的学习，可以看出因子分析法
和主成分分析
法的主要
区别
为：(1)主成分分析是将主要成分表示为原始观察变量的线性组合，而因子分析是将原始观察变量表示为新因子的线性组合，原始观察变量在两种情况下所处的位置
不同
。(2)主成分分析中，新变量Z的坐标维数j(或主成分的维数)与原始变量维数相同...
浅谈
主成分分析
法在水资源承载力评价中的应用?
答：
主成分分析
法是利用数学中降维的思想，利用各评价指标之间的内在联系，将多个表面上无关的指标转换为少数几个即相互
独立
又能包含原来多个指标大部分信息的综合指标。主成分分析法通过对数据进行分析得到各指标之间的内在联系从而确定的各指标的权重大小，通过转换得到的各个主成分之间相互独立，能够有效减少信息...
因子分析法
和主成分分析
法
的区别
与联系是什么?
答：
联系:因子分析法
和主成分分析
法都是统计分析方法，都要对变量标准化，并找出相关矩阵。
区别
:在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系。1.因子分析法通过正交变换，将一组可能具有相关性的变量转换为一组线性不相关...
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