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主元分析 数据输入顺序不同 结果不同

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2.输入 数据不同 。3.输出结果不一样，决策树输出分类模型，可用于new 数据的分类 ， 而clustering 分析输出不同的数据组，1.分析设计一开始就要明确数据 分析，只有目的明确，数据 分析才不会偏离方向，否则就是 。数据分析顺序的流程是怎样的 。

1、什么是 主元模型的负荷向量主元Model(PCA)是数据常用的降维方法，可以将高维的数据映射到低维的空间，并保持- 。在主元模型中，LoadVector是指用于表示数据的方差的向量 。具体来说，载荷向量是指每个样本点在主分量轴上的向量投影，表示每个样本点在主分量轴上的方差 。

2、请问matlab中prepca如何作 主元 分析,具体算法是怎样的,谢谢!例3用BP网络估计胆固醇含量这是一个在医学应用中使用神经网络的例子 。我们设计了一种仪器，通过测量血液样本的光谱成分来获得血清中的胆固醇水平 。我们有261个病人的血液样本，包括21条波长的谱线 。对于这些患者，我们基于光谱分类获得胆固醇水平hdl、ldl、vldl和VLDL 。(1)样品的定义和预处理数据 。choles_all.mat文件存储了网络训练所需的所有样本数据 。

3、关于matlab中 主元 分析函数princomp的使用潜在协方差矩阵的特征值 。SCORE是主成分的得分，即原X矩阵在主成分空间的表示 。COEFF是由X矩阵对应的协方差矩阵V的所有特征向量组成的矩阵 ， 即变换矩阵或投影矩阵 。用你原来的矩阵x*coeff(:，1:n)得到新的数据，其中n是你要降维的维数 。

4、主成分 分析原始和重新标度有什么区别主成分分析和因子分析有十大区别:1 。原理不一样 。主成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想，将多个指标转化为几个不相关的综合，信息损失很小 。并且主成分之间互不相关 ， 使得主成分具有比原变量更优越的一些性能(主成分必须保留原变量90%以上的信息)，从而简化系统结构，抓住问题本质 。

【主元分析 数据输入顺序不同 结果不同】就是从数据(因子分析是主成分的推广 ， 比主成分分析)中提取几个可以解释变量的公因子 。2.不同方向因子的线性表示- 。主成分分析将主成分表示为变量的线性组合 。3.假设不一样 。主成分分析:不需要假设 。Factor 分析:需要一些假设 。

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