❖ 什么是主成分和主成分分析？ ❖ 理解主成分分析的基本思想和几何意义？ ❖ 理解并掌握基于协方差矩阵或相关系数矩阵求解主成分？ ❖ 如何确定主成分个数？ ❖ 如何解释主成分？ ❖ 掌握运用SPSS软件求解主成分 ❖ 对软件输出结果进行正确分析

主成分分析 1 主成分分析原理 2 理论主成分及主成分选择 3 样本主成分的计算过程 4 主成分分析的SPSS实现 5 主成分的应用

❖ 1、掌握什么是主成分分析？ ❖ 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义？ ❖ 3、理解主成分求解方法：协方差矩阵与相 关系数矩阵的差异？ ❖ 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 ❖ 5、对软件输出结果进行正确分析

1、掌握什么是主成分分析? 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义? 3、理解主成分求解方法:协方差矩阵与相关系数矩阵的差异? 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 5、对软件输出结果进行正确分析

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测．通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测．同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好．

在论述铁矿石需求预测途径的基础上,选取影响我国铁矿石需求的8个基本因素,采用回归分析方法进行了铁矿石需求的单因素分析.单因素分析结果表明,选取的8个基本因素与铁矿石需求的相关度基本都大于0.9.对8个基本影响因素进行了主成分分析,最终降维为4个主成分.将主成分分析方法与回归分析方法相结合,建立了铁矿石的需求预测模型,并对我国2015年和2020年铁矿石的需求量进行了预测,分别为29.76亿t和26.68亿t

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性

逐步判别分析 在判别函数中,判别作用大的指标尽可能不要遗漏,作用小的指标则要尽量排除。逐步判别分析可对指标进行筛选,挑出必要的、较好的指标组合,建立判别函数,从而提高判别效果