答案:B.低度相关主成分分析是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在...

【答案】：A、B、DPCA对数据尺度很敏感,打个比方,如果单位是从km变为cm,这样的数据尺度对PCA最后的结果可能很有影响(导致其从不怎么重要的成分变为很重要的成分).我们总是应该选择使得模型有最大variac的主成分...

应用多元统计分析第七章习题解答41100,7-1设X=(X1,X2)′的协方差阵4试从Σ和相关阵R出发求出总体主成分，并加以比较.解:第七章主成分分析2第七章主成分分析3第七章主成分分析41设X=(X1,X2)′～N2(0,Σ),协...

PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的...

提取两个因子即可，那么在第一主成分中，系数变化还是比较大，可以反应综合指标；而在第二主成分中，系数变化已经不是很大，最大也就是粮食了。其中F1=0.523*全国人口+0.990*农林牧副渔总产值+0.908*工业总产值+0....

观察系数发现第一主成分系数多为正数，且变量都与身材大小有关系，称第一主成分为（身材）大小成分；类似分析，称第二主成分为形状成分（或胖瘦成分），称第三主成分为臂长成分。可考虑取前两个主成分。由于λ6非常小，...

之间的差异,成为研究者关心的问题。而主成分分析法可以很好地解决这一问题。主成分分析的应用目的可以简单地归结为:数据的压缩、数据的解释。它常被用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标,并且对综合指标所包含的信息给...

主成分分析的步骤是（）。A.中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集B.中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集C.计算协方差矩阵-计算主成分矩阵...

当数据确定可以使用主成分分析后，下一步确定主成分成分选择个数，案例中使用特征根值大于1的方法。从上表可知：主成分分析一共提取出4个主成分，特征根值均大于1，此4个主成分的方差解释率分别是33.871%,20.571%,15....

主成分分析的主要思想是将样本数据投影到一个维bai数较低的正交子空间内，而投影后的数据又能尽可能多的表达原来数据的波动情况（方差）对于一个线性变换duA，成立Var(Ax)=A*Var(x)*A^T设变量x的协方差矩阵为M。M为...