主成分分析實驗ppt課件(完整版)
【正文】 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 。 11 例 183 陳峰 (1991)報告了主成分回歸的一個實例。 model y=x1x3。 proc reg 。如果用戶想創(chuàng)建永久的 SAS數(shù)據(jù)集，你必需規(guī)定兩級名字。如果省略 VAR語句，則沒有在其它語句規(guī)定的所有數(shù)值變量都是要分析的變量 22 Data aa。 Run。 Proc prinp out=bb prefix=c。前綴的字符個數(shù)加上數(shù)字的位數(shù)不能超過８個。 如只取一個主成分與 y作回歸，亦能得到合理的解釋。 run。 input no x1 x2 x3 y。 9 proc prinp out=bb prefix=C。如果 PREFIX=C，則主分量名字為 C1， C2， C3等。 求矩陣 R的全部特征值，由大到小依次記為 ?1，?2， … ?i … ， ?p。 按以上原則繼續(xù)尋求綜合指標(biāo)。的值必須是大于等于零的整數(shù)。 8 proc prinp。有 22例胎兒受精齡 (Y,周 )與胎兒外形測量指標(biāo) : 身長 (X1,cm)，頭圍 (X2,cm)，體重(X3,g)的數(shù)據(jù)如表 (引自中國衛(wèi)生統(tǒng)計 ,1991,8(1))。 run。 model y=C1C2。 2 OUTSTAT=SASdataset（ SAS數(shù)據(jù)集）生成一個包含均值，標(biāo)準(zhǔn)差，觀測個數(shù)，相關(guān)陣或協(xié)差陣，特征值和特征向量的輸出 SAS數(shù)據(jù)集 20 3 COVARIANCE/COV― 要求從協(xié)差陣出發(fā)計算主分量 4 N=number（ 個數(shù)） ― 規(guī)定被計算的主分量個數(shù) 5 PREFIX=name（ 名字） ――規(guī)定主分量名字的前綴。 Input x1 x2。 。 12 12 …… .. 。如果規(guī)定 PREFIX=ABC， 則主分量名字為 ABC1，ABC2， ABC3等等。 16 21 3 . 0 9 9 0 7 2 C3 . 8 8 2 2 2 7 C2 3 . 7 2 7 2 7 ???Y ? C1=a11x1+a12x2+a13x3 =++ C2=a21x1+a22x2+ a23x3 =+ 9 .7 1 0 1 6 83 3 .0 4 5 4 911?? Xx6 .8 5 7 4 9 82 3 .2 6 3 6 422?? Xx 6 9 0 .3 0 4 89 3 6 .9 0 9 133 ?? Xx321 0 . 0 0 6 8 9 X0 . 1 5 3 6 6 X0 . 0 9 8 5 4 X1 0 . 4 3 6 7 1 ????Y?17 主成分
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