主成分分析實(shí)驗(yàn)ppt課件-wenkub.com
2025-05-02 22:03 本頁(yè)面
【正文】 Run。 Proc prinp out=bb prefix=c。如果省略 VAR語(yǔ)句，則沒(méi)有在其它語(yǔ)句規(guī)定的所有數(shù)值變量都是要分析的變量 22 Data aa。前綴的字符個(gè)數(shù)加上數(shù)字的位數(shù)不能超過(guò)８?jìng)€(gè)。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(jí)名字。 如只取一個(gè)主成分與 y作回歸，亦能得到合理的解釋。 proc reg 。 run。 model y=x1x3。 input no x1 x2 x3 y。 11 例 183 陳峰 (1991)報(bào)告了主成分回歸的一個(gè)實(shí)例。 9 proc prinp out=bb prefix=C。 1 2 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 。如果 PREFIX=C，則主分量名字為 C1， C2， C3等。 3） N=number（個(gè)數(shù)） 規(guī)定被計(jì)算的主分量個(gè)數(shù)。 求矩陣 R的全部特征值，由大到小依次記為 ?1，?2， … ?i … ， ?p。 對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化變換后的變量 xi，按以下步驟尋求一個(gè)又一個(gè)綜合指標(biāo)： (1) 尋求綜合指標(biāo) C1 ： C1=a11x1+a12x2+ … + a1pxp，且使 Var(C1)最大，則稱 C1為第一主成分； （ 2）尋求綜合指標(biāo) C2 ： C2=a21x1+a22x2+…+ a2pxp， (a21， a22， … ， a2p)垂直于 (a11，a12， … ， a1p)，且使 Var(C2)最大。 按以上原則繼續(xù)尋求綜合指標(biāo)。 求相應(yīng)于特征值 ?i的 特征向量 (ai1,ai2,…, aip)。的值必須是大于等于零的整數(shù)。 6 表 2 5 . 1 1 9 8 5 年中國(guó) 28 省市漢族城市男生 ( 1 9 ～ 22 歲 ) 形態(tài)資料 省市 編號(hào) 身高 (c m ) X1 坐高 (c m ) X2 體重 (k g ) X3 胸圍 (c m ) X4 肩寬 (c m ) X5 盆骨寬 (c m ) X6 1 1 7 3 . 2 8 9 3 . 6 2 6 0 . 1 0 8 6 . 7 2 3 8 . 9 7 2 7 . 5 1 2 1 7 2 . 0 9 9 2 . 8 3 6 0 . 3 8 8 7 . 3 9 38 . 6 2 2 7 . 8 2 3 1 7 1 . 4 6 9 2 . 7 8 5 9 . 7 4 8 5 . 5 9 3 8 . 8 3 2 7 . 4 6 4 1 7
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