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PCA主成分分析详解

时间:2018-05-06 11:21来源:原创 作者:biowolf.cn 点击:
今天给大家推荐的是主成分分析,是一种掌握食物主要矛盾的统计学分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。
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五一小长假刚过,又感受了以下五四青年的青春与昂扬,那么接下来是不是该收心做分析了,实验室还得多去,图书馆还得常坐。
今天给大家推荐的是主成分分析,是一种掌握食物主要矛盾的统计学分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。

PCA的目标是寻找r个新变量,使他们反应事物的主要特性,压缩原有数据矩阵的规模。每个新变量的原有变量的线性组合,体现原有变量的总和效果,具有一定的实际含义。

那么我们看看哪些数据可以做PCA分析,首先认识以下输入矩阵文件(相信大家在很多分析中可以看到这样的矩阵):

那么经过学习《PCA主成分分析》的课程,可以得到这样的结果:
PCA主成分分析

 

首先是特征向量表:
PCA主成分分析
然后是PC权重:
PCA主成分分析

数据结果有了,图必须得有,这才是论文的关键:

1、柱状图
PCA主成分分析
2、碎石图
PCA主成分分析
3、PCA 2D图(图中显示组内具有一致性,组间具有差异性)
PCA主成分分析
4、PCA 3D图(组内相距较近,组间相差较远)
PCA主成分分析
一个简单的分析,简明讲解,提供数据和代码,可以直接学习操作,根据自己的数据操作得到结果。那么现在开始学习吧:《PCA主成分分析》


责任编辑:森莘
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