在进行主成分分析时,数据标准化是一个重要的步骤,因为它可以确保不同变量之间的尺度差异不会影响结果。 1.数据标准化的目的: 将不同变量的尺度统一,消除由于变量尺度差异引起的结果偏差。 使不同变量的方差具有可比性,避免主成分分析受到变量尺度的影响而导致结果不准确。
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主成分分析的计算方法根据分析对象的数据形式分为非标准化分析和标准化分析两类,说明在什么情况下采用标准化分析,什么情况下采用标准化分析,具体如何求解。
百度试题 结果1 题目在数据预处理过程中,以下哪个方法常用于处理缺失值? A. 标准化 B. 替换缺失值 C. 主成分分析 D. 聚类分析 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目下列哪一种数据预处理方法主要用于消除噪声? A. 标准化 B. 归一化 C. 主成分分析 D. 小波变换 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
度量。的球形度检验近似卡方图表检验提取公共因子图是因子分析的初始解显示了所有变量的共同方差数据。原有个变量的共同方差均为原有变量标准化后的方差为。如果采用主成分分析方法提取所有特征值那么原有变量的所有方差都可被解释。可以看到所有变量的共同方差都比较高变量的信息丢失都很少因此本次因子分析提取的总体效果...
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