"主成分分析及其应用方法详解"

数据分析与SAS_13.pdf详细介绍了主成分分析的基本原理和方法。主成分分析是一种多变量统计方法，最早由Pearson于1901年提出，并由Hotelling在1933年进行了进一步的发展。它通过对原始变量进行线性组合，得到优化的指标，将原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计算。主成分分析的基本思想是将原先具有一定相关性的指标重新组合为一组新的互相独立的综合指标，并代替原先的指标。主成分分析可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析。成分的保留方面，Kaiser主张将特征值小于1的成分放弃，只保留特征值大于1的成分。如果能用不超过3-5个成分就能解释变异的80%，就可以认为主成分分析是成功的。 主成分分析的直观几何意义在于通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。通过主成分分析，可以得到优化的指标，将原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计算，这些优化的指标可以代替原先的指标，并且占去绝大部分份额。主成分分析在数据分析中有着广泛的应用，可以帮助分析者更好地理解数据的结构和特点，提取出最重要的信息，为后续的数据处理和建模工作奠定基础。 DATAGURU专业数据分析网站在2012年10月31日发布了关于主成分分析的相关文章，并且详细介绍了主成分分析的原理、方法和应用。DATAGURU专业数据分析网站是一个专业的数据分析网站，致力于为用户提供专业的数据分析知识和工具，帮助用户更好地进行数据分析和处理。DATAGURU专业数据分析网站的相关文章为用户提供了丰富的数据分析知识，能够帮助用户更好地理解主成分分析的相关概念和方法，为用户的数据分析工作提供了有力的支持。 总之，主成分分析是一种重要的多变量统计方法，在数据分析中有着广泛的应用。它通过对原始变量进行线性组合，得到优化的指标，将原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计算。主成分分析的应用能够帮助分析者更好地理解数据的结构和特点，提取出最重要的信息，为后续的数据处理和建模工作奠定基础。DATAGURU专业数据分析网站的相关文章为用户提供了丰富的数据分析知识，能够帮助用户更好地理解主成分分析的相关概念和方法，为用户的数据分析工作提供了有力的支持。