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主成分分析法应用案例,社会矛盾分析法的应用案例

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数据分析中常用降维方法的原理成分数据分析的分析:常用降维方法的原理成分Principal component Analysis(PCA)又称主成分分析，旨在利用降维的思想将多个指标转化为几个 。关于master成分分析法在水资源承载力评价中的应用？principal 成分分析1的主要功能 ， Principal 成分分析可以降低所研究数据空间的维度 。
【主成分分析法应用案例,社会矛盾分析法的应用案例】
1、机器学习系列(十八main成分Analysis(PCA)在统计学领域有着广泛的应用，也是一种重要的无监督机器学习算法 。主成分分析主要用于数据降维 。在机器学习中，降维是一种重要的预处理操作 。通过降维 ， 可以找到易于人类理解的特征 ， 提取数据集的主要特征 。这样可以在不破坏数据整体特征的情况下减少待处理的数据量，提高算法的效率 。主成分分析广泛应用于可视化和去噪 。

一个简单的处理方法就是只取特征1或者特征2，从而达到降维的目的:而且很明显 ， 取特征1会比特征2有更好的区分度(更大的样本间距) 。但是，有没有更好的降维方法呢？考虑这样一条直线:此时将特征投影到红色直线上进行降维 ， 显然更接近原始特征 ， 更符合特征的原始分布 。

2、基于主 成分 分析法的长沙市土地生态安全评价:土地生态安全摘要:近年来 ， 随着经济社会的发展，土地利用的强度和方式发生了变化 ， 导致土地污染加剧，人地矛盾加剧 。因此，本文采用main-2分析法对长沙市2013年土地生态安全进行评价，选取8个具有代表性的评价因子构建长沙市土地生态安全评价体系 。结果表明，产业结构、人口结构和城市化水平是影响长沙生态安全状况的关键因素 ， 其他生态保护措施对改善区域生态环境也有明显效果 。在此基础上，提出了相关建议 。

3、SPSS之特征筛选与主 成分分析业务对特征值维数的要求:统计模型:315维，高维可能导致维数灾难理论机器学习模型:50维，如何降维速度问题:保留重要特征，剔除不重要特征:1 。实证方法2 。Data 分析法(采用yx相关分析，排除与Y无关的变量)3 。经验方法 数据分析法(x与X相关分析)4 。Data 分析法 经验方法(逐步回归法)5 。Principal 成分分析(因为前四步已经筛选了重要的变量，剩下的变量的意义就很模糊了 。)我们用bankloan _宁滨(提取代码:78uh)做一个案例:1 。实证方法(通过业务判断年龄组很重要)2 。数据分析法3 。经验方法 数据 。

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