为了解决该问题,采用主成分分析(PCA)和多元线性回归模型来进行建模。PCA用于降维,帮助我们识别与玻璃类型、风化状态、纹饰、颜色相关的主要成分,进而简化数据结构。多元线性回归则用于基于风化后的成分预测风化前的化学成分含量。 主成分分析(PCA) (1) 数据预处理 首先,将每个样本的化学成分比例矩阵定义为 $X \in \...
X1和X3的容许度远小于1,膨胀系数远大于10,说明X1和X3存在严重多重共线性。需要对自变量进行进一步处理才能进行回归分析。 第三步 主成分分析 SPSS没有专门的主成分分析模块,是通过因子分析模块来实现的。 【分析】→【降维】→【因子分析】 将ZX1,ZX2,ZX3放入变量中...
• 引言 • 主成分分析 • 多元回归分析 • 主成分分析与多元回归分析的比较 • 主成分分析多元回归分析在实际问题中的 应用• 结论与展望 01 引言 目的和背景 01 简化数据结构 主成分分析通过线性变换将原始数据转换为新的变量,这些变量称为主 成分,能够解释原始数据中的大部分变异,从而达到简化数据结构...
从最直白的讲,对Y进行多元线性回归分析,就是在X1,X2,X3前加个系数,然后总体相加的结果,越接近越好。 用R的多远线性归回方法分析看看: conomy<-data.frame( x1=c(149.3, 161.2, 171.5, 175.5, 180.8, 190.7,202.1, 212.4, 226.1, 231.9, 239.0), ...
主成分分析多元回归分析.ppt,主成分分析多元回归分析 CATALOGUE 目录 引言 主成分分析 多元回归分析 主成分分析与多元回归分析的比较 主成分分析多元回归分析在实际问题中的应用 结论与展望 01 引言 简化数据结构 01 主成分分析通过线性变换将原始数据转换为新的变量,这些
我们要先从多元线性回归开始。对图9-3作一下多远线性回归 X1——总产值,X2——存储量,X3——总消费,Y——进口总额 从最直白的讲,对Y进行多元线性回归分析,就是在X1,X2,X3前加个系数,然后总体相加的结果,越接近越好。 用R的多远线性归回方法分析看看: ...
关于APCS原理：APCS-MLR模型结合了绝对因子分析与多元线性回归，旨在将主成分得分转换为绝对主成分得分（APCS），各指标含量分别与APCS进行多元线性回归分析，从而计算出各个主成分对应的污染源对样本点位某指标含量的贡献量。操作步骤（一）：对原始数据进行标准化处理，再进行主成分分析。确保数据集窗口生成新...
主成分回归分析与多元线性回归的对比研究 下载积分: 800 内容提示: Journal of M athemat ical M edicine V o1. 16 N O .2 2003 文章 编号 : 1004— 4337(2003)02— 0140— 04 中图分类号:R 195. 1 文献标识码 : A 主成分回归分析与多元线性回归的对比研究 罗文海 ( 滨州 医学 院万巧云 高永 ...
本文基于主成分分析和多元线性回归两种方法,进行空气质量预测算法的研究。 在进行主成分分析之前,我们需要收集一定数量的空气质量监测数据。这些数据包括各种空气污染物的浓度以及其他与空气质量相关的因素,如天气条件、地理位置等。将收集到的数据进行预处理,处理掉异常值和缺失值,并进行数据归一化。 接下来,使用主成分...