锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

主成份分析书,枣仁安神胶囊成份分析

经验分享睿知

如何使用spss软件进行主成分分析分析如何使用SPSS软件进行主成分分析分析郭先光的摘要文章指出了主成分分析分析软件SPSS/PC 的例题中的一个错误 ， 并将主成分与其他进行了比较 。根据主成分分析与因子分析的关系，作者提出了一种利用SPSS的PC方法计算主成分模型的主成分分析然后求特征向量的方法 。

1、葫芦书第四章——降维在机器学习中，数据通常需要用向量来表示，用输入模型来训练 。但是，众所周知，在处理高维向量和分析时，会极大地消耗系统资源，甚至造成维度灾难(此处记录了相关注释) 。因此 ， 用一个低维向量来表示原来的高维特征就显得尤为重要 。在机器学习领域，我们从原始数据中提取特征，有时会得到更高维的特征向量 。在这些向量所在的高维空间中，有很多冗余和噪声 。

主成分分析(PCA)作为降维中最经典的方法，属于线性的、无监督的、全局的降维算法 。1.所谓主成分，就是对原有特征进行线性组合得到的新特征，尽可能保留原有特征的方差 。2.设置一组参数，记住原特征是，新特征是 。根据定义 ， 我们要使方差尽可能大，也就是这是我们的目标函数 。3.具体求解过程取决于特征值分解 。(a)是二维空间的一组集中的数据，我们很容易看到主成分所在轴(以下简称主轴)的大致方向，也就是(b)中黄线所在的轴 。

2、SAS数据 分析系统教程的图书目录 Basic第一章SAS软件概述1.1 SAS软件系统介绍1.2 Windows版SAS的启动1.3 Windows版SAS的组成和功能Window 1.4 Windows版SAS的退出1.5SAS/ASSIST模块1.6SAS/LAB1.7SAS/ANALYST练习第二章数据输入，2.1输入数据的方式2.2选择现有的SAS数据集2.3创建新的SAS数据集2.4从文件导入数据2.5导出和拆分SAS数据集2.6合并SAS数据集2.7数据修改，搜索和排序练习第三章描述性统计和假设检验3.1一维总体的数值特征3.2频率/频率表3.3相关矩阵和相关检验3.4数据转换3.5随机数的生成3.6假设检验和参数的区间估计3.7检验功效和样本量的计算练习第四章图形制作4.1直方图4.2饼图4.3折线图4.4柱形图/条形图4.5盒/箱线图4.6概率图4.7散点图4.8等值线图4.9曲面图4.10时间
【主成份分析书,枣仁安神胶囊成份分析】
3、SPSS中主成分 分析结果问题,急!!!

    推荐阅读


    上一篇：电路分析 电容

    下一篇：i-deas热分析教程,ideas热分析教程