主成分分析實(shí)驗(yàn)ppt課件(參考版)
2025-05-08 22:03本頁(yè)面
【正文】 。 Var c1 c2。 Var x1 x2。 12 12 …… .. 。 Input x1 x2。 21 VAR語句 VAR variables； VAR語句用來列出要分析的數(shù)值變量的名字。 6 STANDARD/STD― 要求在 OUT=的數(shù)據(jù)集里把主分量得分標(biāo)準(zhǔn)化為單位方差。如果規(guī)定 PREFIX=ABC， 則主分量名字為 ABC1，ABC2， ABC3等等。 2 OUTSTAT=SASdataset（ SAS數(shù)據(jù)集）生成一個(gè)包含均值，標(biāo)準(zhǔn)差，觀測(cè)個(gè)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(jì)算主分量 4 N=number（ 個(gè)數(shù)） ― 規(guī)定被計(jì)算的主分量個(gè)數(shù) 5 PREFIX=name（ 名字） ――規(guī)定主分量名字的前綴。 19 PROC PRINCOMP 1 OUT=SASdataset（ SAS數(shù)據(jù)集） 規(guī)定一個(gè)包含原始數(shù)據(jù)以及主分量得分的輸出數(shù)據(jù)集。 當(dāng)取全部主成分與 y作回歸，所得方程與用原變量與 y作回歸所得方程一樣 。 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 主成分回歸 這里 C1， C2的累計(jì)貢獻(xiàn)達(dá) ％，即我們利用了原資料的 ％的信息，在丟掉 ％的信息后，所得方程更符合實(shí)際情況。 model y=C1C2。 run。 15 主成分回歸分析 proc prinp out=bb prefix=C。 var x1 x2 x3。 run。 14 線性回歸和線性相關(guān)分析 proc reg。 cards。 12 表 25 . 5 22 例胎兒受精齡與外形測(cè)量指標(biāo) 身長(zhǎng) ( c m ) 頭圍 ( c m ) 體重 ( g ) 受精齡 ( 周 ) N o . X1 X2 X3 Y 1 13. 0 9. 2 50. 0 13. 0 2 18. 7 13. 2 102 . 0 14. 0 3 21. 0 14. 8 150 . 0 15. 0 4 19. 0 13. 3 1 10 . 0 16. 0 5 22. 8 16. 0 200 . 0 17. 0 6 26. 0 18. 2 330 . 0 18. 0 7 28. 0 19. 7 450 . 0 19. 0 8 31. 4 22. 5 450 . 0 20. 0 9 30. 3 21. 4 550 . 0 21. 0 10 29. 2 20. 5 640 . 0 22
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