主成分分析法通过线性变换将一组相关变量转化为另一组不相关的新变量，这些新变量按方差大小排列。变换过程中，第一主成分具有最大方差，第二主成分次之，并且与第一主成分不相关，以此类推，最终得到I个主成分。在这个变换中，p维正交化向量Li保持变量总方差不变，而Zi作为Xi的主成分，互不相关并按...
对于高维的情况,和二维的情况一致,如果是一个N维的椭球(抱歉我们大脑中无法构建出这个场景),我们首先找到描述它的N个正交基,保留下最能代表其特征的前N个正交基作为变量,这样就完成了降低维度的过程。 正如二维椭圆有2个主轴,3维椭球有3个主轴,N维椭形有N个主轴,有几个变量,就有几个主成分,另外,通常情况下所...
主成分分析法是一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。依次类推，I...
主分量分析(也称为主成分分析)法是一种多变量分析方法，也称为矩阵数据分析法。它通过变量变换的方法把相关的变量变为不相关的若干新变量。这对于分析数据带来很大的方便，因此它在许多方面都有重要的应用，如用于多元回归，多维时间序列分析，多维谱分析等。变量个数愈多，它的优越性愈加突出。在此我们介绍它的原理...
PCA--主成分分析 通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。可以用于特征提取。最常见的应用在人脸识别。 把从混合信号中求出主分量(能量最大的成份)的方法称为主分量分析(PCA),而次分量(Minor Components,MCs)与主分量(Principal Components,PCs)...
什么是主成分分析法 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)...
主分t法的基本原理 主分量法是一种实用的多元统i}方法 。 它能够将众多的原始指标简化为包含原始资 料信息的少量综合指标 , 而且使指标之间互不相关 。 设有P个指标n个样本的观察值 ,共有nP个数据 , 形成原始指标数据矩阵X , 即 : X X 一⋯ ...
摘要 [目的]分析艾比湖沙漠化自然和人文影响因子,确立该地区沙漠化定量指标.[方法]根据此定量指标利用主分量方法对艾比湖地区沙漠化驱动因子进行分析.[结果]第一主成分的方差贡献率为69.21%, 其中,自然因子中蒸发、大风日数、年均温的负荷量高于人为因子,但差距不大,表明流域沙漠化过程是在气候变化的作用下与...
主分量分析法在红外数字图像序列处理中的应用 维普资讯 http://www.cqvip.com
主分量法在机械设备故障诊断方法中的应用2. subjective estimate method 主观估量法 主观估量法3. Neural Learning Algorithms for Principal and Minor Components Analysis and Applications; 主分量和次分量神经网络学习算法及应用4. PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS OF THE OPHICEPHALUS ARGUS COMPLEX (PISCES; CHANNIDA...