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什么样的数据适合做主成分分析

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main成分of分析，扩展数据main成分-2/1的主要功能 。Main成分-2/，主成分 分析，作为主成分 分析的基础，有十个因子:因子分析应用于人群数据样本数据委托人-1 分析和因子分析，基本原理:利用降维(线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下，将多个指标转化为几个不相关的综合指标(main 成分) 。
【什么样的数据适合做主成分分析】
1、主 成分提取范围在多少正常0到1 。KMO测试主要用于显示主成分提取数据的情况 。KMO检验系数的范围从0到1 。当系数值大于0.6时，可以认为样本符合数据的结构 ， 是合理的 。Main 成分提取范围正常从0到1 。Main 成分 分析，选择所有成分中比例最高的两个成分作为main 成分 分析的基础 。

2、好多个单因素选几个可以用主 成分 分析吗no . Principal成分分析适用于变量之间具有一定相关性的多变量问题，以达到用较少的新变量表示旧变量的目的 。如果使用几个单因子，则不能使用principal成分分析方法，因为有数 。principal成分分析(PCA)是一种多元统计方法，也是最常用的降维方法之一 。一组相关变量数据通过正交变换转化为一组线性不相关的变量，转化后的变量称为主变量 。

3、主 成分 分析(PCAmain成分分析例:平均值为(1，3)的高斯分布，在(0.878 ， 0.478)方向的标准差为3，在其正交方向的标准差为1 。这里黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成正比，以原分布的平均值为原点移动 。在多元统计分析中，principal成分/principal componentsanalysis(PCA)是分析和简化-3的一种 。

这是通过保留低阶主成分并忽略高阶主成分来实现的 。这样的低阶成分往往能保留数据最重要的方面 。但是，这不是一定的，要看具体应用 。因为主成分 分析依赖于给定的数据 ， 所以数据的精度对分析的结果影响很大 。master成分分析是卡尔·皮尔逊于1901年为分析 数据并建立数学模型而发明的 。其方法主要是通过协方差矩阵的特征分解得到主元成分 of 数据及其权重(即特征值聚类分析)，一般用于描述变量或样本之间的相似性 。事先不知道有多少个类别 。判别分析是指类别事先已知，且有相应的分类数据，那么可以通过已知的分析 数据，建立一个分类规则，然后给出一个或多个未知类别 。因此，因子分析、main 成分 分析和对应的分析与上述两种方法分析有很大不同 。

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