主成分分析計(jì)算方法和步驟-全文預(yù)覽
【正文】 ，那些如花容顏，終不敵過時(shí)間切割的頹敗，我們憂傷的仰望陽光，看流年未亡，年華盡耗。因?yàn)樘斆魈碇蔷蜎]有辦法戀愛，愛情根本是盲目的。因?yàn)橹?，這樣的故事一開始便注定了結(jié)局，一開始就注定在這個(gè)故事里，很多人會(huì)受傷?！ ∈弧⒆詮哪愠霈F(xiàn)後，我才知道原來有人愛是那麼的美好 十二、有的人與人之間的相遇就像是流星，瞬間迸發(fā)出令人羨慕的火花，卻注定只是匆匆而過。 九、無論我們愛過還是就這樣錯(cuò)過，我都會(huì)感謝你。 五、戀愛，在感情上，當(dāng)你想征服對(duì)方的時(shí)候，實(shí)際上已經(jīng)在一定程度上被對(duì)方征服了。主成分的解釋其含義一般多少帶有點(diǎn)模糊性，不像原始變量的含義那么清楚、確切，這是變量降維過程中不得不付出的代價(jià)。 在綜合評(píng)價(jià)函數(shù)中，各主成分的權(quán)數(shù)為其貢獻(xiàn)率，它反映了該主成分包含原始數(shù)據(jù)的信 息量占全部信息量的比重，這樣確定權(quán)數(shù)是客觀的、合理的，它克服了某些評(píng)價(jià)方法中認(rèn)為確定權(quán)數(shù)的缺陷。因此,第二個(gè)主成分只是匯集了第一主成分遺漏的部分信息,我們稱之為“輔助 因子”。表57 方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率元件起始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的貢獻(xiàn)率 %累加貢獻(xiàn)率 %合計(jì)方差的貢獻(xiàn)率 %累加貢獻(xiàn)率 %123.5714.1405.0526.012表58為輸出的主成分系數(shù)矩陣,可以說明各主成分在各變量上的載荷。結(jié)合數(shù)據(jù)進(jìn)行分析本題分析的是全國各個(gè)省市高?？冃гu(píng)價(jià)，利用全國2014年的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(見附錄)，從相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)我們無法直接評(píng)價(jià)我國各省市的高等教育績效，而通過表56的相關(guān)系數(shù)矩陣，可以看到許多的變量之間的相關(guān)性很高。②根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣求出相關(guān)系數(shù)矩陣 R。而主成分分析法可以很好地解決這一問題。但由于各指標(biāo)都 是對(duì)同一問題的反映,會(huì)造成信息的重疊,引起變量之間的共線性,因此,在多指標(biāo)的數(shù) 據(jù)分析中,如何壓縮指標(biāo)個(gè)
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