主成分分析(PCA,Principal components analysis) ·一种自然的想法就是将数据线性投影到低维空间：记个观测 的m维数据矩阵为Xmxn,寻找变换矩阵Paxm,d《m,则 Y=PX,即将原始m维数据点在d维空间表示.选择合适的 目标（准则）函数后，寻找最优的投影阵A. ·主成分分析方法就是寻找d个原来变量的线性组合，使得它们 保留了大部分方差波动性， ·这些由原来变量的线性组合构成的变量即称为主成分 ·主成分分析可以用来检测样本点中的异常点，在低维空间表达 原始数据以发现可能存在的模式 ·(样本)主成分的得分常常作为响应变量，以进行下一步分析（回 归，聚类，判别等等)的基础. Previous Next First Last Back Forward 2主成分分析 (PCA, Principal components analysis) • 一种自然的想法就是将数据线性投影到低维空间: 记 n 个观测 的 m 维数据矩阵为 Xm×n, 寻找变换矩阵 Pd×m, d ≪ m, 则 Y = PX, 即将原始 m 维数据点在 d 维空间表示. 选择合适的 目标 (准则) 函数后, 寻找最优的投影阵 A. • 主成分分析方法就是寻找 d 个原来变量的线性组合, 使得它们 保留了大部分方差波动性. • 这些由原来变量的线性组合构成的变量即称为主成分 • 主成分分析可以用来检测样本点中的异常点, 在低维空间表达 原始数据以发现可能存在的模式 • (样本) 主成分的得分常常作为响应变量, 以进行下一步分析 (回 归, 聚类, 判别等等) 的基础. Previous Next First Last Back Forward 2