• PCR是处理许多 x 变量的回归技术 • 给定 Y 和 X 数据: • 在 X 矩阵上进行 PCA – 定义新变量:主成分(分数) • 在 多元线性回归(MLR) 中使用这些新变量中的一些来建模/预测 Y • Y 可能是单变量或多变量。 例子 # 对数据 set.seed(123) da1 <- marix(c(x1, x2, x3, x4, y)...
· PCR是处理许多 x 变量的回归技术· 给定 Y 和 X 数据:·在 X 矩阵上进行 PCA– 定义新变量:主成分(分数)·在 多元线性_回归_(_MLR_) 中使用这些新变量中的一些来建模/预测 Y· Y 可能是单变量或多变量。 例子# 对数据set.seed(123)da1 <- marix(c(x1, x2, x3, x4, y), ncol = 5, r...
• PCR是处理许多 x 变量的回归技术 • 给定 Y 和 X 数据: • 在 X 矩阵上进行 PCA – 定义新变量:主成分(分数) • 在 多元线性回归(MLR) 中使用这些新变量中的一些来建模/预测 Y • Y 可能是单变量或多变量。 例子 # 对数据 set.seed(123) da1 <- marix(c(x1, x2, x3, x4, y)...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24152 原文出处:拓端数据部落公众号 什么是PCR?(PCR = PCA + MLR) • PCR是处理许多 x 变量的回归技术• 给定 Y 和 X 数据:• 在 X 矩阵上进行 PCA– 定义新变量:主成分(分数)• 在 多元线性回归(MLR)
• PCR是处理许多 x 变量的回归技术 • 给定 Y 和 X 数据: • 在 X 矩阵上进行 PCA – 定义新变量:主成分(分数) • 在 多元线性_回归_(_MLR_) 中使用这些新变量中的一些来建模/预测 Y • Y 可能是单变量或多变量。 例子 # 对数据set.seed(123)da1 <- marix(c(x1, x2, x3, x4, ...
(PCR = PCA + MLR) · PCR是处理许多 x 变量的回归技术· 给定 Y 和 X 数据:·在 X 矩阵上进行 PCA– 定义新变量:主成分(分数)·在 多元线性_回归_(_MLR_) 中使用这些新变量中的一些来建模/预测 Y· Y 可能是单变量或多变量。 例子# 对数据set.seed(123)da1 <- marix(c(x1, x2, x3, x4...
• PCR是处理许多 x 变量的回归技术 • 给定 Y 和 X 数据: • 在 X 矩阵上进行 PCA – 定义新变量:主成分(分数) • 在 多元线性回归(MLR) 中使用这些新变量中的一些来建模/预测 Y • Y 可能是单变量或多变量。 例子 # 对数据