假定有n个地理样本每个样本共有p个变量构成一个n×p阶的地理数据矩阵二计算步骤 ▲累计贡献率: 表3 特征值及主成分贡献率
主成分分析方法地理环境是多要素的复杂系统在我们进行地理系统分析时多变量问题是经常会遇到的变量太多无疑会增加分析问题的难度与复杂性而且在许多实际问题中多个变量之间是具有一定的相关关系的因此我们就会很自然地想到能否在各个变量之间相关关系研究的基础上用较少的新变量代替原来较多的变量而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息事实上这种想法是可以实现的这里介绍的主成分分析方法就是综
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数学建模竞赛技巧丁永生东华大学信息学院近年来获奖情况全国二等奖和上海赛区一等奖 2004年全国大学生数学模型竞赛全国一等奖和上海赛区一等奖 2003年全国大学生数学模型竞赛上海赛区二等奖2002年全国大学生数学模型竞赛全国二等奖和上海赛区一等奖2001年全国大学生数学模型竞赛上海赛区二等奖2001年全国大学生数学模型竞赛上海赛
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主成分分析方法在经济问题的研究中我们常常会遇到影响此问题的很多变量这些变量多且又有一定的相关性因此我们希望从中综合出一些主要的指标这些指标所包含的信息量又很多这些特点使我们在研究复杂的问题时容易抓住主要矛盾那么怎样找综合指标主成分分析是将原来众多具有一定相关性的指标重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来指标的统计方法也是数学上处理降维的一种方法.一. 主成分分析法简介主成分分析是将多
层次分析法建模层次分析法(AHP-Analytic Hierachy process)---- 多目标决策方法70 年代由美国运筹学家T·L·Satty提出的是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法论吸收利用行为科学的特点是将决策者的经验判断给予量化对目标(因素)结构复杂而且缺乏必要的数据情况下採用此方法较为实用是一种系统科学中常用的一种系统分析方法因而成为系统分析的数学工具之一一问题举
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级主成分分析法 4.1 主成分分析法的基本原理 主成分分析(Principalponents Analysis)是由Hotelling于1933年首先提出的它是利用降维的思想把多指标转化为少数几个综合指标的多元统计分析方法4.1.1 基本思想
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第五节 主成分分析方法 主成分分析的基本原理 主成分分析的计算步骤 主成分分析方法应用实例 地理系统是多要素的复杂系统在地理学研究中多变量问题是经常会遇到的变量太多无疑会增加分析问题的难度与复杂性而且在许多实际问题中多个变量之间是具有一定的相关关系的 因此人们会很自然地想到能否在相关分析的基础上用较少的新变量代替
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 第二讲 主成分分析模型与因子分析模型 主成分概念首先是由Karl Parson 在1901年引进的不过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向量. 在实际问题中研究多指标(变量)问题是经常遇到的然而在多数情况下不同指标之间是有一定相关性.由于指标较多再加上指标之间
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