主成分分析(PCA)是一种常见的数据降维技术,通过找出数据中的主要变量(即主成分),可以在保留数据大部分信息的同时降低数据的维度。因子分析(FA)则是一种通过寻找潜在因子来解释数据变量之间关系的方法,它在心理学、社会学等领域有着广泛的应用。聚类分析(CA)则是一种无监督学习方法,通过将数据点划分为不同的类别,...
因子分析只能解释部分变异,主成分分析能解释所有变异。 聚类分析算法是给定m 维空间R 中的n 个向量,把每个向量归属到k 个聚类中的某一个,使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为: 类内的相关性尽量大,类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题,目的在于通过把原来的对象集合分成相似的...
主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用李新蕊(济南大学政治与公共管理学院, 山东 济南 250022) 摘要:主成分分析、因子分析、聚类分析是三种比较有价值的多元统计方法,但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。本文从基本思想、数据的标准化、应用上的优缺点等方面,详细地探讨了三者的异同,并且举例说明了...
摘要: 主成分分析,因子分析,聚类分析是三种比较有价值的多元统计方法,但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法.本文从基本思想,数据的标准化,应用上的优缺点等方面,详细地探讨了三者的异同,并且举例说明了三者在实际问题中的应用.关键词:主成分分析 因子分析 聚类分析 ...
从三类分析的基本思想可以看出,聚类分析中并没于产生新变量,但是主成分分析和因子分析都产生了新变量。 三、数据标准化 主成分分析中为了消除量纲和数量级,通常需要将原始数据进行标准化,将其转化为均值为0方差为1 的无量纲数据。 而因子分析在这方面要求不是太高,因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘...
摘要:主成分分析、因子分析、聚类分析是三种比较有价值的多元统计方法,但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。本文从基本思想、数据的标准化、应用上的优缺点等方面,详细地探讨了三者的异同,并且举例说明了三者在实际问题中的应用。关键词:主成分分析;因子分析;聚类分析 中图分类号:G441 文献标识码:A...
摘要:主成分分析、因子分析、聚类分析是三种比较有价值的多元统计方法,但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。本文从基本思想、数据的标准化、应用上的优缺点等方面,详细地探讨了三者的异同,并且 举例说明了三者在实际问题中的应用。关键词:主成分分析;因子分析;聚类分析中图分类号:G 441 文献标识...
内容提示:2007年第6期 山东教育学院学报 总第124期主成分分析、’因子分析、聚类分析的比较与应用李新蕊(济南大学政治与公共管理学院, 山东 济南250022)摘要:主成分分析、因子分析、聚类分析是三种比较有价值的多元统计方法,但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。本文从基本思想、数据的标准化、应用...
作者机构： [1]济南大学政治与公共管理学院,山东济南250022 出版物刊名： 山东教育学院学报 页码： 23-26页 主题词： 主成分分析;因子分析;聚类分析 摘要：主成分分析、因子分析、聚类分析是三种比较有价值的多元统计方法，但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。本文从基本思想、数据的标准化、应用上的...