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主成分分析作用要点,摩罗丹成分作用分析

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Main 成分 分析作为基础数学分析方法，其实际应用非常广泛 。Principal成分分析and Factor分析Ten Differences Principal成分分析and Factor分析Ten Differences无论是算法还是应用都有相似之处，本文根据之前的资料和自己的理解总结了以下十点不同 ， 适合初学者学习，main 成分 分析方法适用于哪些问题 。

1、如何理解主 成分 分析法(PCA什么是Principal成分-2/Dharma Principal成分-2/Dharma:英文全称PrincipalComponentAnalysis缩写为PCA，从名字就可以看出来，这是一个重点/Principal成分分析的方法就是把新变量思想:总体思路是化繁为简，抓住问题的关键 ， 即降维的思路 。

解题:由于每个变量都在一定程度上反映了所研究问题的一些信息，而且指标之间有一定的相关性，所以得到的统计数据所反映的信息有一定程度的重叠 。用统计方法研究多元问题时，变量太多会增加计算量和分析问题的复杂程度 。人们希望在量化分析的过程中 ， 涉及的变量越少 ， 获得的信息越多 。为了尽可能减少冗余和噪声 ， 我们一般可以选择其中一个相关变量，或者将几个相关变量组合成一个变量作为代表，用少数几个变量代表所有变量 。
【主成分分析作用要点,摩罗丹成分作用分析】
2、在什么情况下需要进行主 成分 分析有时我们度量许多变量 ， 逐个分析会增加分析的复杂性并可能忽略它们的内在联系 。在这么多变量中，有很多是相关的 。人们希望能找到几个“代表”来形容，称之为“主成分-2/” 。当主宾结构 。principal成分分析(PCA)，通过线性变换选取少数重要变量的多元统计方法 。

3、主 成分 分析法(PCA3.2.2.1技术原理成分 分析方法(PCA)是一种常用的数据降维方法，应用于多元大样本的统计分析 。大量的统计数据可以提供丰富的信息，便于实施 。但同时增加了其他非主要因素的干扰和问题的复杂性分析，增加了工作量，影响了结果的准确性 。所以用main成分分析的降维方法做综合/在对分析指标进行降维的同时，要尽量减少原指标所包含信息的损失，把多个变量(指标)变成少数几个能反映原多个变量大部分信息的综合指标 。

4、主 成分 分析法适用于哪些问题?

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