主成分分析是干嘛的
什么是主成分分析?
主成分分析的前提条件是原始变量之间有一定的相关性 。主成分分析操作步骤 1、为消除量纲的影响，先对数据进行标准化处理；2、计算相关系数：一般认为各变量之间的相关系数大于0.3较好；3、KMO检验和Barlett（巴特利）检验；（1）KMO取样适切性量数>=0.6较适宜（这里也是判断能不能用主成分分析的结果...
因子分析与成分分析的联系和区别是什么
旋转后的成分矩阵和因子载荷是因子分析中的两个不同的概念。成分矩阵是在进行因子分析后，将原始数据映射到因子空间后得到的系数矩阵，它反映了每个因子与原始变量之间的线性关系。成分矩阵可以用于解释因子的含义，如哪些变量与某个因子密切相关。而因子载荷是在因子分析中，用于描述每个因子与原始变量之间的...
直接成分分析法的优点是什么啊?
直接成分分析法指从句法结构的外部形式，特别是隐形形式入手，对句子的直接组成成分进行分析的方法。由于句子的直接成分和句子的层次性一致，所以也叫层次分析法。由于通常的直接成分分析法是对句子结构的各个部分不断地一分为二，所以又叫做二分法。通过IC分析法，句子的内在结构可以清晰地展示出来，如果有...
spss主成分分析是什么?
spss的主成分分析主要应用在因子分析里，目的是将原来很多的因素，通过他们内在的相关分析，整合成新的一个或多个相对独立的综合因素，来代表原来散乱的因素。例如我们测量客户满意度设计了10个题目，那数据收集完后，就可以通过因子分析，来看看这10个题目是否能综合成几个因素。通过spss的主成分...
pca主成分分析是怎么样的?
pca主成分分析是一种使用最广泛的数据降维算法。将多个指标转换为少数几个综合指标，由霍特林于1933年首先提出。主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量，从而达到降维的目的。主成分分析方法之所以能够降维，...
药物分析的主要任务是什么?
药物分析是一门研究药物的组成、性质和质量的科学，主要任务包括以下几个方面：药物成分分析：药物通常由多种化学成分组成，药物分析的重要任务之一就是对药物中的成分进行分析和鉴定。通过分析药物中的活性成分、辅助成分、杂质等，可以确保药物的质量和纯度，并且验证药物的配方是否符合规定。药物质量评价：...
pca是什么
PCA是一种数据分析方法。PCA，即主成分分析是一种常用的数据分析方法。其主要目的是通过对数据的降维处理，提取出数据中的主要特征成分，以便进行后续的数据处理和分析。PCA通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解，得到数据的主成分，这些主成分能够最大程度地保留原始数据中的信息，并且相互独立。因此，PCA...
什么是主成分分析方法?
主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析（principal components analysis,PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二...
spss主成分分析的两个背景是什么
spss主成分分析的两个背景是：数据相关性的背景和变量之间协方差\/相关系数的背景。1、数据相关性的背景：主成分分析通过计算各个变量的协方差\/相关系数，找到可以解释大量数据变化的几个主成分，从而减少数据的复杂性和冗余性。2、变量之间协方差\/相关系数的背景：主成分分析基于一些假设，即假设变量之间有...
...主成份分析和因子分析有什么不同?做主成分分析目的是什么?谢谢...
主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。如果希望进行将指标命名，SPSSAU建议使用因子分析。原因在于因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名。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...
黄陵县备疏回答：[答案] 主成分分析最主要的用途在于“降维”. 举个例子,你要做一项分析,选中了20个指标,你觉得都很重要,但是20个指标对于你的分析确实太过繁琐,这时候,你就可以采用主成分分析的方法进行降维. 20个指标之间会有这样那样的相互关系,相互...
大狐莫19112455968问： 什么是主成分分析方法 - ？
黄陵县备疏回答： 什么是主成分分析方法主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标. 在统计学中,主成分分析(principal components analysis,PCA)是一种简化数据集的技术.它是一个线性变换.这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推.主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征.这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的.这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面.但是,这也不是一定的,要视具体应用而定.
大狐莫19112455968问： 什么是主成分分析方法? - ？
黄陵县备疏回答：[答案] 主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标.在统计学中,主成分分析(principal components analysis,PCA)是一种简化数据集的技术.它是一个线性变换.这个变换把数据变换...
大狐莫19112455968问： SPSS的主成分分析主要是解决什么问题? - ？
黄陵县备疏回答：[答案] spss的主成分分析主要应用在因子分析里,目的是将原来很多的因素,通过他们内在的相关分析,整合成新的一个或多个相对独立的综合因素,来代表原来散乱的因素.例如我们测量客户满意度,设计了10个题目,那数据收集完后,就可以通过因子...
大狐莫19112455968问： 主成分分析与因子分析有什么作用 - ？
黄陵县备疏回答： 主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法,即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标. 因子分析在主成分基础上,多出一项旋转功能,该旋转目的即在于命名,更容易解释因子的含义.如果研究关注于指标与分析项的对应关系上,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.
大狐莫19112455968问： 主成分分析是一种什么方法?主成分分析是一种什么方法? ？
黄陵县备疏回答： 主成分分析:是把几个综合变量来代替原来众多的变量,使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量,而且彼此之间互不相关的一种数学降维的方法
大狐莫19112455968问： 气象上的主成分分析是什么 - ？
黄陵县备疏回答： 的主成分分析表明气温高低和空气干湿程度对大气污染的影响较大.污染物与气象要素两组数据之间的典型相关
大狐莫19112455968问： 谁能用通俗易懂的语言讲解一下什么是PCA主成分分析 - ？
黄陵县备疏回答： 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.皮尔森对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形.信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量.
大狐莫19112455968问： 主成分分析与因子分析的区别和联系 - ？
黄陵县备疏回答： 以下是我自己通俗的理解哈. 主成分分析,就是多个变量综合起来反应一个指标,要把这个指标找出来. 因子分析就是其实潜在的有几个指标,而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果. 因子分析不好理解是吧,举个例子:给人做智力测验,得到了算数成绩,迷宫成绩,脑筋急转弯成绩等等.但这些成绩是由潜在的因子即这个人的记忆力、反应能力等等方面综合作用出来的.
大狐莫19112455968问： 关于spss的主成分分析 - ？
黄陵县备疏回答： spss的主成分分析主要应用在因子分析里,目的是将原来很多的因素,通过他们内在的相关分析,整合成新的一个或多个相对独立的综合因素,来代表原来散乱的因素.例如我们测量客户满意度,设计了10个题目,那数据收集完后,就可以通过因子分析,来看看这10个题目是否能综合成几个因素.通过spss的主成分分析,就可以得出相应结果.结果可能是其中5个题目的相关显著,可以通过一个因素来归纳这5个因素,另外3个、2个也可以分别组成一个,而且主成分对应的特征值大于1,这样就最后就可以通过3个综合因素来研究和分析客户满意度了
