《主成成分分析15995.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《主成成分分析15995.pdf（1页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
主成成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）是一种常用的数据分析方法，它是一种主成分求取、降维去冗余以及变量洗牌的数据处理方法。它克服了常规回归分析、区间回归分析等多元统计分析方法对现有数据量过多以及准确度不高的缺点，在多元数据分析中具有重要的作用。PCA 的思想是将原始的 N 个变量的数据进行一系列的缩放、改变，重新构建成一系列任意数量的性质相似的新变量，称为主成分。仅通过对主成分的分析，就可以推出原始的 被解释变量之间的相关性，以及对原始变量的重要性等信息，同时可以学习到原始变量之间的隐藏结构。PCA 经常被用作邻近性和类型分类，用来发现类型之间的关系，以及提供用于以后有目的的实验设计的信息。它也可以用来提取出现有数据集的主要特征，使非监督的分类不再依赖于具体的变量。PCA 还可以用于定量和定性数据分析，提取出变量间的关联性。总之，主成分分析是一种实用性极强的数据处理技术，在实际应用中有着广泛的用处。它可以为数据分析带来极大的便利，提高数据处理的精度，提高实验设计效率，挖掘主要特征，帮助研究者深入分析一些问题，是大量实际数据处理的有力工具。