主成分分析法(1)数据压缩经过主成份变换多光谱图像变成了新的主成份图像像元的亮度信息不再表示地物原来的光谱值但变换后的前几个主分量包含了绝大部分的地物信息在一些情况下几乎是100因此可以只取前几个主分量既获得绝大部分的信息又减少了数据量 如TM图像经过主成份变换后可只取前3个主分量波段数由7个减少到3个数据量减少到43实现了数据压缩(2)图像增强主成份变换的前几个主分量包含了主要的信息噪
主成分分析实验1:数据Employee 中为银行在1969-1971年之间雇员情况的数据,共包括474条观测及如下10各变量:本例中需要用到的变量分别为Educ ,Salary,Salbegin,Jobtime,Orevexp。下面我们用主成分分析法处理该数据,一起用少数变量来描述该地区居民的雇佣情况。打开数据Employee ,依次选 分析降维因子分析 点击OK即可,输出为:公因子方差给出了
主成分分析的的原理就是利用降维的思想通过线性变换在损失很少的信息的条件下把多个存在线性相关的指标转化为几个线性无关的综合指标简化指标的数目保留原始变量的绝大部分信息全面准确的反映出事物的特征及发展规律在研究多变量(即描述样本的指标)问题时变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性人们自然希望在进行定量分析的过程中涉及的变量较少而得到的信息量有较多主成分分析是解决这一问题的理想工具 主成分分析法定义
主成分概念首先由 Karl Parson在1901年引进,当时只对非随机变量来讨论的。1933年Hotelling将这个概念推广到随机变量。在多数实际问题中,不同指标之间是有一定相关性。由于指标较多及指标间有一定的相关性,势必增加分析问题的复杂性。主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来的指标的
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主成分分析主成分分析(Principalponents Analysis)是将研究对象的多个相关变量(指标)化为少数几个不相关的变量的一种多元统计方法它由于1933年首先提出§1 主成分分析的基本思想在多变量分析中为了尽可能完整地搜集信息对每个样品往往要测量许多项指标以避免重要信息的遗漏然而以变量形式体现的诸多指标很可能存在着很强的相关性如此则信息可能重叠问题也变得较为复杂因此自然想到用少
主成分分析摘要:不同地区文化产业的综合评价是研究不同地区文化产业的重要内容也是制定不同地区文化产业发展战略的重要参考以我国16个地区的文化产业发展为研究对象运用主成分分析法对选取的影响文化产业发展能力的30个要素进行综合分析得出以下结论:关键词:文化产业主成分分析20世纪以来文化产业发展能力愈加成为国内外学者研究的热点适时准确地反映不同地区文化产业发展能力对于文化产业发展的定位长远规划和政策规制等
1原始指标数据的 E6A087E58786E58C96 o 标准化 标准化采集p 维随机向量x = (x1X2...Xp)T)n 个样品xi = (xi1xi2...xip)T i=12…n n>p构造样本阵对样本阵元进行如下标准化变换: 其中得标准化阵Z 2对标准化阵Z 求 E79BB8E585B3E7B3BBE695B0 o 相关系数 相关系数矩阵 其中
主成分分析(principalponents analysisPCA)又称:主分量分析主成分回归分析法什么是主成分分析法 主成分分析也称主分量分析旨在利用降维的思想把多 HYPERLINK :wiki.mbalibwikiE68C87E6A087 o 指标 指标转化为少数几个综合指标 在 HYPERLINK :wiki.mbalibwi
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