(1)主成分分析法的优缺点: 优点: 首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量,这些综合变量集中了原始变量的大部分信息,其次它通过计算综合主成分函数得分,对客观经济现象进行科学评价,再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。 缺点: 当主成分的因子负荷的符号有正有负时,综合评价函数意义就不明确...
3.可视化效果好:主成分分析可以将高维度的数据转化为低维度的数据,便于可视化分析,帮助我们更好地理解数据的结构和关系。 4.降低数据噪声:主成分分析通过对原始数据进行线性组合,减少了数据中的噪声影响,提高了数据的信噪比。 5.无需先验知识:主成分分析不需要任何先验知识,只利用原始数据的变异性进行分析,更加普适。
②可减少指标选择的工作量,对于其他评估方法,由于难以消除评估指标间的相关影响,所以选择指标时要花费不少精力,而主成分分析法由于可以消除这种相关影响,所以在指标选择上相对容易些。 ③主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列顺序的,在分析问题时,可以舍弃一部分主成分,只取前面方差较大的几个主成分来代表原变量...
缺点：对异常值敏感：PCA对异常值比较敏感，可能会导致提取出的主成分偏离真实情况。对数据分布的假设：PCA假设数据符合高斯分布，如果数据分布与该假设不符，则可能导致分析结果不准确。解释性不足：PCA提取的主成分可能难以解释其含义，需要通过额外的分析和解释才能得出结论。受样本量和变量个数限制：PCA...
优点:主成分分析法可以从众多因素中筛选出主要因素,建立起随机变量与特征值之间的线性关系,简化了问题的解决方法;模糊评价法对满意程度进行了综合评价,通过计算得到了不同的评价效果,运用百分制将其分为五种效果,对蕴藏信息呈现模糊性的资料做出比较科学、合理贴近实际的量化评价。模糊评价法可对受到多种因素制约的事物...
缺点：需要确定参考状态和熵值函数，实现过程较为复杂，不适用于决策因素比较多的问题。3.主成分分析法（...
主成分分析法PCA有什么优缺点,描述正确的是?A.仅仅需要以方差衡量信息量,不受数据集以外的因素影响B.各主成分之间非正交C.主要运算是奇异值分解D.生成的数据解释性更强
主成分分析法的优缺点合集 主成分分析法原理及应用 一、概述 在处理信息时,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量 反映此课题的信息有一定的重叠,例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项 目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的专业基 础课成绩与专业课成绩、获奖学金...
②可减少指标选择的工作量,对于其他评估方法,由于难以消除评估指标间的相关影响,所以选择指标时要花费不少精力,而主成分分析法由于可以消除这种相关影响,所以在指标选择上相对容易些。 ③主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列顺序的,在分析问题时,可以舍弃一部分主成分,只取前面方差较大的几个主成分来代表原变量...
主成分分析法,优点,可消除评估指标之间的相关影响,因为主成分分析法在对原始数据指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分,而且实践证明指标间相关程度越高,主成分分析效果越好,可减少指标选择的工作量,对于其他评估方法,由于难以消除