PCA通常用于数据预处理,以减少数据的复杂性,同时尽量保留原始数据集的变异性。 而PCR是一种多元回归分析方法,它使用PCA得到的主成分作为自变量来预测一个因变量。PCR主要用于处理多重共线性问题,即当自变量之间高度相关时,直接进行多元回归可能会导致不稳定的参数估计。通过先进行PCA降维,PCR能够减少共线性的影响,并构建...
,第P个主成分。 2主成分回归分析PCR(principle component regression) 对回归模型中的多重共线性进行消除后,将主成分变量作为自变量进行回归分析,然后根据得分系数矩阵将原变量代回得到的新的模型。 发布于 2022-04-09 22:12 数据降维 Principal Component Analysis...
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PCA-PCR步骤
通过PCA,你可以实现:可视化你的数据,以便进行探索性分析(exploratory analyses)。你可以选择任意两个主成分使用分数图绘制数据行,或使用载荷图绘制数据列,从而寻找数据的感兴趣的特征;减少用于后续分析(如主成分回归,PCR)的预测因子数量。 关键词:降维;特征选择与提取;数据投射较低维度中。
利用PCA-PCR的主成分回归分析预测模型,特别适用于光谱等回归分析建模 利用PCA-PCR的主成分回归分析预测模型,特别适用于光谱等回归分析建模 ID:9630668550086956
区域神经阻滞PCA (PCRA) 蛛网膜下腔PCA (PCSA) 但临床最常用的为静脉PCA和硬膜外PCA两种。PCA治疗范围较广,如术后痛、癌痛、烧伤疼痛、创伤疼痛、神经灼痛、心绞痛、介入痛等。 三、PCA泵的药物配制及镇痛药的副反应 3.1 PCA泵的药物配制均为联合用药,一般为阿片类镇痛药如吗啡...
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR),并讨论这两种方法的有效性当存在大量预测变量时,PLSR和PCR都是对因变量建模的方法,并且这些预测变量高度相关或甚至共线性...然而,使用相同数量的成分,PLSR做得更好。实际上,观察上图中拟合值的水平分布,使用两个分量的PCR几乎不...
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