search:主成分分析目的相關網頁資料

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        在多元統計分析中, 主成分分析 ( 英語 : Principal components analysis , PCA )是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的 維數 ,同時保持數據集中的對變異數貢獻最大的特徵。這是通過保留低階主成分,忽略高階主成分做到的 ...
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        主成分分析講義 I. 方法目的: ¾ 主成分分析(principle components analysis) 透過座標系統的直交轉軸,由互依 變數的線性組合,形成新的變數。 ¾ 新的變數之間彼此不相關。 ¾ 新的變數的總變異數不變。變異數愈大的新變數,解釋(分辨)資料的能力愈 ...
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    日期:2024-04-25
    (exploratory analysis) 過程中最常被使用的萃取方法:共同因素分析法 (common factor analysis) 與主成份分析法 ... 除此之外,統計軟體SPSS 10.0版尚提供三種共同因素萃取方法:一般化最小平方法 (generalized least squares) 、加權最小平方法 (weighted ......
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    日期:2024-04-20
    1.4 *|×›æ¾íiˇ ›bí(4 fl2, ¤ł flw›æb|×? cqh›bÑ z = u 1x 1 +u 2x 2 +···+u px p = u Tx (6) ‰æ›Ñ†ˇł fl[b, Øh›b z í›æb|×, „ max u E(z2) ≡ max u uTΣ Xu (7) fl[b u .â FÌ—, ·ƒL...
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    日期:2024-04-24
    1 資料整理來源:呂金河譯,多變量分析 陳順宇著,多變量分析 第六章 主成分分析(Principal Component Analysis): 我們常需要對一組變數訂出一個總指標(或指數),例如:表示一個國家或地區的 物價指數、環境污染指數、國家競爭力等指標。...
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    日期:2024-04-25
    第一章 主成份分析 陳順宇 教授 成功大學統計系 主成份分析(Principal Component Analysis, PCA) 主要目的是訂定指標 它是對多個變數決定各變數權重而成 加權平均,依此訂出總指標 經由線性組合而得的主成份 能保有原來變數最多的資訊 即主成份有最大的 ......
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    日期:2024-04-21
    主成分分析也稱主分量分析,旨在利用降維的思想,把多指標轉化為少數幾個綜合 指標。 在統計學中,主成分分析(principal ......
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    日期:2024-04-18
    2010年10月29日 ... 主成份分析(principal component analysis,簡稱PCA) 是在因素分析裡面常看到的, 但這個名詞常被誤用、混用,而且有時候統計軟體裡面所用的 ......
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    日期:2024-04-18
    在统计学中,主成分分析(principal components analysis,PCA)是一种简化数据 ... 用主成分分析方法,我不是这个专业的,只是自学了一点,我用他在SPSS处理后得到 ......
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    日期:2024-04-21
    在多變量分析中,主成分分析(Principal components analysis, PCA)是一種分析、 簡化數據集的技術。 ... 總變異數為163.474,其中第一主成分解釋了約94%的總變異 ,而第二主成分解釋的變異約只有6%。...