主成分分析的因变量

固执难过 1个月前已收到1个回答举报

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主成分分析(PCA)是一种统计过程，它使用正交变换将一组可能相关变量(实体，每个实体具有不同的数值)的观察值转换为一组称为主成分的线性不相关变量的值。如果有带p个变量的n个观测值，那么不同主成分的数量为min(n-1,p)。这种变换以使得第一主成分具有最大可能的方差定义(即，尽可能多地占数据中的可变性)，并且在与前面的分量正交的约束下，每个后续分量又具有最大可能的方差。结果向量(每个向量是变量的线性组合，包含 n 观察)是不相关的正交基集。主成分分析对原始变量的相对比例很敏感。

9小时前

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