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主成分分析及matlab應(yīng)用-閱讀頁

2024-10-14 14:20本頁面
  

【正文】 ,一般 (或)是未知的,需要通過樣本來估計(jì)。三、 例 題某市為了全面分析機(jī)械類個(gè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,選擇了8個(gè)不同的利潤指標(biāo),14企業(yè)關(guān)于這8個(gè)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如下表所示,試進(jìn)行主成分分析。樣本相關(guān)矩陣R為:矩陣R的特征值及相應(yīng)的特征向量分別為:特征值特征向量 R的特征值及貢獻(xiàn)率見下表特征值貢獻(xiàn)率(%)累計(jì)貢獻(xiàn)率(%)1%,故只需取前三個(gè)主成分即可。%,故若用y1的得分值對(duì)各企業(yè)進(jìn)行排序,能從整體上反映企業(yè)之間的效應(yīng)差別。企業(yè)序號(hào)得分1243111071458131269所以,第9家企業(yè)的效益最好,第12家企業(yè)的效益最差。主成分分析程序a=[]。 [f2,i2]=sort(i1)。 [f2,i2]=sort(i1)。 [f2,i2]=sort(i1)。 [f2,i2]=sort(i1)。 [f2,i2]=sort(i1)。 [f2,i2]=sort(
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