本视频涉及王斌会教授的《多元统计分析及R语言建模》第8章第1节,详细介绍了主成分分析的概念、问题性质及相关案例。主成分分析是一种多元数据分析方法,通过R语言进行模型建立和应用。
多元数据分析和R语言建模中的主成分分析
相关推荐
主成分分析的R语言实现
主成分分析的R语言实现
本部分涵盖使用R语言进行主成分分析(PCA)的不同方法。
1. princomp() 函数
R语言内置函数princomp()可以直接执行主成分分析。该函数使用特征值分解方法,并提供特征值、特征向量(主成分载荷)和主成分得分等结果。
2. 封装 princomp() 函数
为了方便使用,可以将princomp()函数封装到自定义函数中,以便根据需要添加额外的功能或参数设置。
3. pca() 函数
pca()函数是另一个执行主成分分析的函数,通常包含在不同的R包中,例如FactoMineR。pca()函数可能提供比princomp()函数更丰富的输出和可视化选项。
算法与数据结构
4
2024-05-25
多元统计分析中的主成分分析简介
主成分分析是多元统计分析中的重要内容,涉及主成分分析的问题、基本思想、数学模型及其应用。
统计分析
2
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
5
2024-05-13
多元统计学中的主成分分析应用
多元统计学中,主成分分析是一种通过数学原理解析经济指标综合评价的方法。它利用方差来衡量数据的信息量,越大的方差代表着更多的信息含量。主成分分析不仅仅是统计分析的工具,更是经济研究中不可或缺的重要手段。
统计分析
1
2024-07-31
多元统计分析实战指南:主成分分析方法在 R 语言中的应用
这是一本介绍主成分分析等多元统计分析实战的书籍,作者还开发了相关 R 语言包。内容包含原理、实践和结果解读,是数据分析、生物信息学等领域的必读书籍。
统计分析
4
2024-04-30
主成分分析法-多元统计分析
基本原理:将高维数据投影到低维空间中,保留最大方差的信息。
数学模型:特征值分解协方差矩阵,求出特征向量和特征值。
模型求解:计算特征值、特征向量并降维。
主成分性质:线性无关、正交、代表数据最大方差。
步骤与应用:确定目标维度,计算协方差矩阵,求解特征值和特征向量,降维并分析主成分。
统计分析
4
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
3
2024-05-01
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
0
2024-10-17
主成分分析的几何诠释
主成分分析是一种通过降维将高维数据投影到低维空间的技术,其中主成分是低维空间中方差最大的方向。它广泛应用于数据可视化、降噪和特征提取等领域。
算法与数据结构
5
2024-05-13