主成分分析法的步骤:对原始数据标准化、计算相关系数、计算特征、确定主成分、合成主成分。主成分分析是指通过将一...
缺点:对异常值敏感:PCA对异常值比较敏感,可能会导致提取出的主成分偏离真实情况。对数据分布的假设:PCA假设数据...
1、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。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...
主成分分析法适用于人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等问题,是一种常用的多变量分析方...
通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分资料中变量的几个新变量,即所谓主成分,并用以解释资料的综合性指标。由...
因子分析应用在评价指标权重确定中,通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差,其值大小表示该项指标对总体变异的贡献,通过计算各个公因子方差占公因子方差总和...
层次分析法:主成分分析和层次分析两者计算权重的不同,AHP层次分析法是一种定性和定量的计算权重的研究方法,采用...
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...
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...
层次分析法:主成分分析和层次分析两者计算权重的不同,AHP层次分析法是一种定性和定量的计算权重的研究方法,采用两两比较的方法,建立矩阵,利用了数字大小的相...
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