主成分分析与对应分析-edid1.4 spec文字版修订发布第2版

拉格朗日插值法-edid1.4 spec文字版更新发布修订2

图5.2展示了拉格朗日插值法在5.4.4数据归约处理工业数据中的应用。工业数据通常数据量大、价值密度低，这导致数据分析过程复杂且计算耗时长。数据归约技术可以在保持数据完整性的前提下，压缩数据至适当的量级，同时保留关键信息。主要的数据归约策略包括数据降维、数量归约和数据压缩。

算法与数据结构 6 2024-07-13

知识质量的评估和提升方法-edid1.4 spec文字版(release a revision 2)

在模型验证过程中，我们经常面临这样的问题：建模时精度很高，但在实际应用中却明显下降；模型对正常情况的表现优秀，但在异常情况下精度却显著降低。这些问题的根源通常是结构质量不高，因此在评估过程中需要特别关注。为了解决这些问题，我们需要深入研究和提升知识的质量。根据DIKW体系理论，知识是信息的关联，通过信息之间的关联我们可以推断出新的信息。然而，这些推断的确定性各有不同，例如，寒潮会带来降温是高确定性的知识，而雷声与下雨的关系则具有较低的确定性。确保知识的准确性和确定性是十分重要的，这需要我们进行详尽的研究和评估。

算法与数据结构 9 2024-07-29

模型部署前考虑的关键问题——Edid1.4规范文字版更新2

知识本身并非力量，真正的力量在于知识的应用。学会部署即是学会如何运用知识。模型部署在改变工作方式方面具有重要意义。数据分析的目的在于发现新知识。然而，在发现新知识之前，

算法与数据结构 10 2024-07-15

主成分分析

该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。

Hadoop 14 2024-05-13

PCA主成分分析指南

本指南全面讲解了主成分分析技术，提供深入解析和实用案例，适合初学者深入理解PCA原理和应用。

数据挖掘 14 2024-05-01

主成分分析简介与方法详解

主成分分析（PCA）是一种常见的无监督学习方法，通过正交变换将高维度数据转换为少数几个线性无关的低维度特征。它在数据科学和机器学习中被广泛应用，发现数据中的基本结构和变量间的关系。介绍了总体主成分分析和样本主成分分析两种方法，以及其核心算法：相关矩阵的特征值分解和矩阵奇异值分解（SVD）。此外，还介绍了Python库中的sklearn.decomposition.PCA模块，用于实现主成分分析及其在数据预处理中的应用。

统计分析 8 2024-07-18

主成分分析算法简介与应用

主成分分析（PCA）是一种重要的数据处理和降维技术，在多个领域中被广泛应用。它通过提取多变量数据的关键信息，实现数据降维，保留数据结构和特征的同时简化复杂问题。PCA的核心思想是将高维数据映射到低维空间，降低计算复杂度和存储需求。其基本原理包括数据预处理、协方差矩阵构建、特征值分解和数据投影。应用领域涵盖生物信息学、图像处理、金融分析、环境科学和市场营销等多个领域。自首版PCA书籍以来，PCA及其相关研究有了显著进展。

统计分析 5 2024-09-14

数据标签主成分分析实验PCA主成分提取

我们目前有一个数据文件‘Country-data.xlsx’，包含10列数据。第1列是国家名称，其余九列X1~X9是数字类型的数据标签。我们需要进行主成分分析，确保累计贡献率达到90%，并输出它们的特征向量和贡献率属性。

数据挖掘 8 2024-10-17

多重对应分析

多重对应分析是一种统计方法，用于分析多个分类变量之间的关系。它可以帮助识别变量之间的模式和关联性。 转换数据格式：为了进行多重对应分析，数据需要转换为特定格式。从第二种格式转换到第一种格式，方法如下：1. 创建一个新变量，代表受访者是否选择了特定选项。2. 使用转换命令将旧变量转换为新变量。3. 为新变量定义值标签。 应用多重对应分析：现在可以应用多重对应分析来研究变量之间的联系。在 SPSS 中，该分析可以在以下菜单中找到：Analyze > Data Reduction > Optimal Scaling

统计分析 8 2024-05-20