主成分( principal component),多個隨機向量的兩兩不相關且具有最大方差的標準化線性組合。設有p維隨機向量X =(xl,…,X。),協方差矩陣∑2[%k,,Al≥…≥A。>o(m≤P)是∑的非零特徵根,ei=(e.1,…,eip)7是屬於特徵根A.的標準正交特徵向量。
相關詞條
-
主成分分析法
主成分分析也稱主分量分析,旨在利用降維的思想,把多指標轉化為少數幾個綜合指標(即主成分),其中每個主成分都能夠反映原始變數的大部分信息,且所含信息互不重...
簡介 基本思想 主要目的 分析步驟 MATLAB實現 -
主成分分析
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不...
原理 套用學科 內容 -
主成分回歸
主成分回歸,是指回歸分析的一種。當自變數存在復共線性剛,用於改進最小二乘回歸的統計分析方法。霍特林1933年首先用主成分分析相關結構,1965年馬西提出...
-
第一主成分
通常數學上的處理就是將原來P個指標做線性組合,作為新的綜合指標。 因此,在所有的線性組合中所選取的F1應該是方差最大的,故稱F1為第一主成分。 第一主成...
-
主成分變換
主成分變換(Principal Component Analysis,PCA)又稱K-L(Karhunen-Loeve)變換或霍特林(Hotelling...
-
主成分得分
主成分得分( score of principal component)多元樣本觀測值對均值離差的主成分。具體地,假設x(l),…,X...是xi與的樣本協方差,則離差X‘’’-X的主成分K,= ek’(X‘“-X...
-
主成分回歸分析
主成分回歸分析(principle component regression;PCR),以主成分為自變數進行的回歸分析。是分析多元共線性問題的一種方法。...
概念 主成分分析 回歸分析 多元共線性問題 -
標準化主成分分析
標準化主成分分析(standardization principal component analysis),是指 用相關矩陣的特徵值和特徵向量所作的主成分分析。
-
主成分分析程式
len in in