主成分回归(PCR)是利用主成分分析(PCA)降维技术结合线性回归建模的方法。PCR通过PCA提取的主成分来减少变量维度,并在此基础上进行回归建模。具体步骤包括:1. 数据标准化,确保各变量在PCA中具有相同重要性;2. PCA,得到主成分集合,捕捉大部分原始变量方差;3. 选择保留的主成分数量,通常根据解释的累积方差百分比确定;4. 使用选定的主成分进行线性回归建模,构建在主成分空间中的模型。
MATLAB实现主成分回归数学建模算法
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资源内容结构如下:
第一部分:常用数学建模算法原理
线性规划
非线性规划
动态规划
排队论
图论
......
第二部分:MATLAB在数学建模中的应用
MATLAB基础语法
MATLAB数据可视化
常用数学建模算法MATLAB实现
......
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主成分分析 (PCA) 是一种强大的降维技术,广泛应用于数据分析和机器学习领域。其核心思想是将高维数据集转换为低维数据集,同时保留尽可能多的原始信息。
PCA 的基本算法步骤:
数据标准化: 将原始数据矩阵进行标准化处理,使每个特征的均值为0,方差为1。
计算协方差矩阵: 计算标准化后的数据矩阵的协方差矩阵。
特征值和特征向量: 计算协方差矩阵的特征值和对应的特征向量。
选择主成分: 根据特征值的大小对特征向量进行排序,选择前 k 个特征向量作为主成分。
数据降维: 将原始数据投影到选定的 k 个主成分上,得到降维后的数据矩阵。
PCA 的数学原理:
PCA 的数学基础是线性代数中的特征值分解和奇异值分解。
特征值分解: 协方差矩阵是对称矩阵,可以进行特征值分解。特征值代表了数据在对应特征向量方向上的方差大小,特征向量则代表了数据变化的主要方向。
奇异值分解: 当数据矩阵不是方阵时,可以使用奇异值分解来代替特征值分解。奇异值分解可以将数据矩阵分解为三个矩阵的乘积,其中一个矩阵包含了数据的主要信息。
总结:
PCA 通过寻找数据变化最大的方向 (主成分) 来实现降维。主成分是原始特征的线性组合,能够最大程度地保留数据的方差信息。
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