PCA(Principal Component Analysis)中文名为主成分分析法,PCA是一个非常有名的算法,这个算法不仅应用在机器学习领域,同时也是统计学领域的一个非常重要的方法。 PCA本身是一个非监督学习算法,他的作用主要用于降维,当然还有很多其他的应用,比如去噪,有时候对于一些数据经过主成分分析法去噪之后,再应用机器学习算法,相应的...
按照对象和要求:微量样品分析 和 痕量成分分析 。 按照分析的目的:体相元素成分分析、表面成分分析和微区成分分析。 01体相元素成分分析 原子吸收法 原子吸收光谱法采用的原子化方法主要有火焰法、石墨炉法和氢化物发生法。 1 原子吸收光谱仪(AAS) 图1 德国耶拿原子吸收光谱仪 原理:原子吸收光谱分析的波长区域在近紫...
1、化学分析法：利用物质化学反应为基础的分析方法，称为化学分析法。每种物质都有其独特的化学特性，我们可以利用物质间的化学反应并将其以一种适当的方式进行表征，用以指示反应的进程，从而得到材料中某些组合成分的含量；2、原子光谱法：原子光谱是原子吸收或发出光子的强度关于光子能量（通常以波长表示）的图谱，...
达到降维目的的方法有:主成分分析法和因子分析法,并且可以认为主成分分析法是因子分析的一个特例。 那么今天我们来详细讲解一下主成分分析法,包含原理+案例+操作,不想看原理的宝宝可直接跳到后面看案例。 1.1 主成分分析法(PCA)的原理 主成分分析法是运用“降维”思想,把多个指标变换成少数综合指标的多元统计方法,...
关于汉语句子成分分析法的出现,汉语语法学史通常如斯说:1898年,马建忠提出汉语句子的词范畴(起词、语词、止词、表词、加词、状词等)分析法。1907年,章士钊提出主格和宾辞两大主干及其附加成分分析法。1920年出版的几本语法书都采用了句子成分分...
直接成分分析法的基本操作手段是切分,基本操作程序是对句法结构进行逐层二分,找到各个层次上的直接成分,直到不能切分为止,所以也叫二分法。 直接成分分析法的优点是: (1)注重句子构造的层次性。 (2)能够区分同形异构的语法结构,分析歧义结构。 直接成分分析法不足之处: (1)轻视对直接成分间结构关系的说明。直接...
主成分分析其实就是数据降维,基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的多个指标,重新组合成一组新的、较少的、互不相关的综合指标。从而在损失信息量较小情形下,将指标量大大缩减。 PCA的步骤如下: 1.标准化(白化),即数据预处理 标准化首先应该消除量纲的影响,让用m表示的数据和用cm表示的数据能显示出同样...
在有了主成分之后,为了计算每个成分所占的方差(信息)百分比,我们将每个成分的特征值除以特征值的总和。如果我们把这个计算法应用到上面的例子中,我们会发现,PC1和PC2分别携带了96%和4%的数据方差。 第4步:特征向量 正如我们在上一步中所看到的,计算特征向量并按其特征值依降序排列,使我们能够按重要性顺序找到主...
4.主成分分析法的一般步骤 ① 根据研究问题选取初始变量 ② 判断是否合适进行主成分分析(KMO和Bartlett检验) 前提条件:原始变量间存在相关性是进行主成分分析的首要条件,否则原始变量无法进行降维处理。为了检验变量之间是否存在相关性,Bartlett在1950年提出了著名的Bartlett球形检验方法,用于检验变量相关系数矩阵是否为单位...
1.3、主成分分析法的思想 PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。 先假设用数据的两个特征画出散点图: 如果我们只保留特征1或者特征2,就存在一个问题,保存特征1还是特征2。