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PCA主成分分析詳解

時間:2019-07-31 11:19來源:原創 作者:biowolf.cn 點擊:
今天給大家推薦的是主成分分析,是一種掌握食物主要矛盾的統計學分析方法,它可以從多元事物中解析出主要影響因素,揭示事物的本質,簡化復雜的問題。
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五一小長假剛過,又感受了以下五四青年的青春與昂揚,那么接下來是不是該收心做分析了,實驗室還得多去,圖書館還得常坐。
今天給大家推薦的是主成分分析,是一種掌握食物主要矛盾的統計學分析方法,它可以從多元事物中解析出主要影響因素,揭示事物的本質,簡化復雜的問題。

PCA的目標是尋找r個新變量,使他們反應事物的主要特性,壓縮原有數據矩陣的規模。每個新變量的原有變量的線性組合,體現原有變量的總和效果,具有一定的實際含義。

那么我們看看哪些數據可以做PCA分析,首先認識以下輸入矩陣文件(相信大家在很多分析中可以看到這樣的矩陣):

那么經過學習《PCA主成分分析》的課程,可以得到這樣的結果:
PCA主成分分析

 

首先是特征向量表:
PCA主成分分析
然后是PC權重:
PCA主成分分析

數據結果有了,圖必須得有,這才是論文的關鍵:

1、柱狀圖
PCA主成分分析
2、碎石圖
PCA主成分分析
3、PCA 2D圖(圖中顯示組內具有一致性,組間具有差異性)
PCA主成分分析
4、PCA 3D圖(組內相距較近,組間相差較遠)
PCA主成分分析
一個簡單的分析,簡明講解,提供數據和代碼,可以直接學習操作,根據自己的數據操作得到結果。那么現在開始學習吧:《PCA主成分分析》


責任編輯:樂偉
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