【摘要】.MATLAB結(jié)課作業(yè)指導(dǎo)老師:張肅班級:信管121姓名:桂亞東學(xué)號:201200654118利用Matlab編程實(shí)現(xiàn)主成分分析概述Matlab語言是當(dāng)今國際上科學(xué)界(尤其是自動控制領(lǐng)域)最具影響力、也是最有活力的軟件。它起源于矩陣運(yùn)算,并已經(jīng)發(fā)展成一種高度集成的計(jì)算機(jī)語言。它提供了強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、
2025-06-27 06:28
【摘要】MATLAB結(jié)課作業(yè)指導(dǎo)老師:張肅班級:信管121姓名:桂亞東學(xué)號:201200654118利用Matlab編程實(shí)現(xiàn)主成分分析概述Matlab語言是當(dāng)今國際上科學(xué)界(尤其是自動控制領(lǐng)域)最具影響力、也是最有活力的軟件。它起源于矩陣運(yùn)算,并已經(jīng)發(fā)展成一種高度集成的計(jì)算機(jī)語言。它提供了強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、靈活的
【摘要】§Matlab語言是當(dāng)今國際上科學(xué)界(尤其是自動控制領(lǐng)域)最具影響力、也是最有活力的軟件。它起源于矩陣運(yùn)算,并已經(jīng)發(fā)展成一種高度集成的計(jì)算機(jī)語言。它提供了強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、靈活的程序設(shè)計(jì)流程、高質(zhì)量的圖形可視化與界面設(shè)計(jì)、與其他程序和語言的便捷接口的功能。Matlab語言在各國高校與研究單位起著重大的作用。主成分分析是把原來多個變量劃為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分
2024-08-16 01:20
【摘要】主成分分析類型:一種處理高維數(shù)據(jù)的方法。降維思想:在實(shí)際問題的研究中,往往會涉及眾多有關(guān)的變量。但是,變量太多不但會增加計(jì)算的復(fù)雜性,而且也會給合理地分析問題和解釋問題帶來困難。一般說來,雖然每個變量都提供了一定的信息,但其重要性有所不同,而在很多情況下,變量間有一定的相關(guān)性,從而使得這些變量所提供的信息在一定程度上有所重疊。因而人們希望對這些變量加以“改造”,用為數(shù)極少的互補(bǔ)相關(guān)的新變
2024-08-16 00:55
【摘要】主成分分析及其MATLAB實(shí)現(xiàn)---wenjie一、主成分分析:(略)二、主成分分析(PCA)MATLAB命令:1)PCACOV命令:使用協(xié)方差矩陣進(jìn)行主成分分析,其調(diào)用格式如下:[pc,latent,explained]=pcacov(X)輸入?yún)f(xié)方差矩陣X,把主成分返回到pc中,把
2024-08-25 10:30
【摘要】=(X1,X2,X3)T的協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩陣分別為,分別從,出發(fā),求的各主成分以及各主成分的貢獻(xiàn)率并比較差異況。解答:S=[14;425];[PC,vary,explained]=pcacov(S);總體主成分分析:[PC,vary,explained]=pcacov(S)主成分交換矩陣:PC=
2025-04-19 12:32
【摘要】基于主成分分析法的后勤集團(tuán)運(yùn)營績效分析模型日期:7月19日33/34基于主成分分析法的后勤集團(tuán)運(yùn)營績效分析模型摘要市場經(jīng)濟(jì)條件下,競爭不斷加劇,創(chuàng)新步伐更加迅速,使高校后勤進(jìn)行企業(yè)化管理進(jìn)一步社會化,成為真正自主經(jīng)營、自負(fù)盈虧、自我發(fā)展、自我約束的法人實(shí)體。高校后勤企業(yè)化不僅是提高高校后勤企業(yè)競爭力的關(guān)
2025-06-30 19:00
2024-10-06 14:20
【摘要】一、主成分分析基本原理概念:主成分分析是把原來多個變量劃為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。從數(shù)學(xué)角度來看,這是一種降維處理技術(shù)。思路:一個研究對象,往往是多要素的復(fù)雜系統(tǒng)。變量太多無疑會增加分析問題的難度和復(fù)雜性,利用原變量之間的相關(guān)關(guān)系,用較少的新變量代替原來較多的變量,并使這些少數(shù)變量盡可能多的保留原來較多的變量所反應(yīng)的信息,這樣問題就簡單化了。原理:假定
2025-06-28 02:01
【摘要】一、概述在處理信息時,當(dāng)兩個變量之間有一定相關(guān)關(guān)系時,可以解釋為這兩個變量反映此課題的信息有一定的重疊,例如,高??蒲袪顩r評價中的立項(xiàng)課題數(shù)與項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)、經(jīng)費(fèi)支出等之間會存在較高的相關(guān)性;學(xué)生綜合評價研究中的專業(yè)基礎(chǔ)課成績與專業(yè)課成績、獲獎學(xué)金次數(shù)等之間也會存在較高的相關(guān)性。而變量之間信息的高度重疊和高度相關(guān)會給統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用帶來許多障礙。為了解決這些問題,最簡單和最直接的解決方案
2025-06-26 16:43
【摘要】用SPSS作主成分分析以城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出資料為例,用主成分分析法對各省、市作綜合評價(spssex-2/城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的主成分分析)以經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)為例,用主成分分析法對各企業(yè)作綜合評價(spssex-2/企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主成分分析)主成分分析法和SPSS軟件應(yīng)用時一對一的正確步驟:(一)指標(biāo)
2024-08-15 18:17
2024-08-15 09:56
【摘要】巖石礦物樣品成分分析法8主要元素(majorelements)X-rayfluorescencespectrometry-X光螢光分析(XRF)8微量元素(traceelements)Activationanalysis-活化分析Emissionspectrometry-發(fā)射光譜Flameemission,absorptionorfluoresc
2025-06-28 02:33
【摘要】主成分分析?主成分分析?主成分回歸?立體數(shù)據(jù)表的主成分分析一項(xiàng)十分著名的工作是美國的統(tǒng)計(jì)學(xué)家斯通(stone)在1947年關(guān)于國民經(jīng)濟(jì)的研究。他曾利用美國1929一1938年各年的數(shù)據(jù),得到了17個反映國民收入與支出的變量要素,例如雇主補(bǔ)貼、消費(fèi)資料和生產(chǎn)資料、純公共支出、凈增庫存、股息、利息外貿(mào)平衡等等?!??
2025-01-16 10:24
【摘要】主成分分析主成分分析:通過對一組變量的幾個線性組合來解釋這組變量的方差和協(xié)方差結(jié)構(gòu),以達(dá)到數(shù)據(jù)的壓縮和數(shù)據(jù)的解釋的目的。引例例1:我們知道生產(chǎn)服裝有很多指標(biāo),比如袖長、肩寬、身高等十幾個指標(biāo),服裝廠生產(chǎn)時,不可能按照這么多指標(biāo)來做,怎么辦?一般情況,生產(chǎn)者考慮幾個綜合的指標(biāo),象標(biāo)準(zhǔn)體形、特形等。例2:企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的評價,它涉及到很多指標(biāo)。例百元固定
2024-08-25 05:23