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文档简介
.1、主成分分析、主成分分析、主成分分析、主成分计算、主成分分析、主成分分析的应用；3、主成分分析，主成分分析的基本思想，是将原来的多个指标转化为几个具有较好代表性的综合指标，它能反映原指标的大部分信息(85%以上),并且每个指标保持独立，避免信息重叠。主成分分析主要起到降维和简化数据结构的作用。主成分分析的基本思想是简化变量间复杂关系的分析。在社会经济研究中，为了全面系统地分析和研究问题，必须考虑许多经济指标。这些指标可以从不同的方面反映我们研究对象的特征，但在一定程度上存在信息的重叠，并具有一定的相关性。主成分分析(PCA)试图在最小化数据信息损失的原则下，对该多元截面数据表进行最佳的综合简化，即降低高维变量空间的维数。显然，识别系统在低维空间比在高维空间容易得多。嘿。5、基于相关系数矩阵/协方差矩阵的主成分分析？选择了多少个主成分？如何解释主成分的实际意义？为了最大限度地减少数据信息的损失，降低了高维变量空间的维数，即研究了指标体系的几个线性组合，由这些线性组合形成的综合指标将尽可能多地保留原始指标的变化信息。这些综合指标被称为主要组成部分。要讨论的问题是：6、2数学模型和几何解释。假设在我们讨论的实际问题中有P指数，我们把这些P指数看作P随机变量，并把它们记为X1，X2，Xp。主成分分析
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