主成分分析(Principal Components Analysis) - RPubs
文章推薦指數: 80 %
主成分分析是一種通過降維技術把多個變數化成少數幾個主成分的方法。
這些主成分能夠反映原始變數的絕大部分資訊,它們通常表示為原始變數的線性組合。
SignIn
UsernameorEmail
Password
Forgotyourpassword?
SignIn
Cancel
RPubs
byRStudio
Signin
Register
PrincipalComponentsAnalysis
byJianKaiWang
Lastupdated
over3yearsago
Hide
Comments
(–)
Share
HideToolbars
×
Poston:
Twitter
Facebook
Google+
Orcopy&pastethislinkintoanemailorIM:
延伸文章資訊
- 1R语言教程|带你搞清楚主成分分析(PCA)并完成分析 - 知乎专栏
既然主成分分析主要是选取解释变量方差最大的主成分,故先需要计算变量两两之间协方差,根据协方差与方差的关系,位于协方差矩阵对角线上的数值即为相应 ...
- 2Principal Components Analysis (PCA) | 主成份分析| R 統計
Principal Components Analysis (PCA) | 主成份分析| R 統計 · 主成分分析屬於非監督是式學習法,即處理一組沒有回應變數Y(目標變數)的一群X變數(X1,X...
- 3[R语言] R语言PCA分析教程Principal Component Methods in R
总的来说,主成分分析的主要目的是:. 识别数据集中的隐藏模式;; 通过消除数据中的噪声和冗余来降低数据的维度;; 识别相关变量。
- 4PCA主成分分析R語言- IT閱讀 - ITREAD01.COM - 程式入門教學
作主成分分析並顯示分析結果 #princomp()主成分分析可以從相關陣或者從協方差陣做主成分分析 #cor是邏輯變量當cor=TRUE表示用樣本的相關矩陣R做主成分 ...
- 5主成分分析與因子分析(作者
R 統計軟體(7) – 主成分分析與因子分析(作者:陳鍾誠). 簡介. 雖然「主成分分析」(Principle Component Analysis) 通常出現在機率統計的課本當中,但事實上要理...