主成分分析,充分图,聚类,主成分回归——数据分析与R语言 Lecture 11
主成分分析,充分图,聚类,主成分回归——数据分析与R语言 Lecture 11
- 主成分分析
- 例子:求相关矩阵特征值
- 例子:求主成分载荷
- 例子:画碎石图确定主成分
- 例子:主成分得分-相当于predict( )
- 例子:结果解释
- 例子:成分图
- 例子:聚类
- 主成分回归
主成分分析
- Pearson于1901年提出,再由Hotelling(1933)加以发展的一种多变量统计方法
- 通过析取主成分显出最大的个别差异,也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目
- 可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析
- 成分的保留:Kaiser主张(1960)将特征值小于1的成分放弃,只保留特征值大于1的成分
- 如果能用不超过3-5个成分就能解释变异的80%,就算是成功
主成分分析的数学原理
薛毅书p499
princomp( )函数
薛毅书P506
例子
薛毅书P508
例子:求相关矩阵特征值
例子:求主成分载荷
例子:画碎石图确定主成分
例子:主成分得分-相当于predict( )
例子:结果解释
Z1:日常必需消费开支
Z2:衣着和居住
例子:成分图
例子:聚类
主成分回归
薛毅书P516
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