经验正交函数分析(EOF)或主成分分析(PCA)在matlab上的实现及实例
- 经验正交函数分析方法(Empirical Orthogonal Function,缩写为EOF),也称特征向量分析(EigenvectorAnalysis),或者主成分分析(Principal Component Analysis,缩写PCA),是一种分析矩阵数据中的结构特征,提取主要数据特征量的一种方法。Lorenz在1950年代首次将其引入气象和气候研究,在地学及水声学等其他学科中得到了非常广泛的应用。地学数据分析中通常特征向量对应的是空间样本,所以也称空间特征向量或者空间模态;主成分对应的是时间变化,也称时间系数。因此地学中也将EOF分析称为时空分解。
- E0F分析方法能够把随时间变化的变量场分解为不随时间变化的空间函数部分以及只依赖时间变化的时间函数部分。空间函数部分概括场的地域分布特点,而时间函数部分则是由场的空间点的变量线性组合所构成,称为主要分量。这些分量的头几个占有原场内空间点所有变量的总方差的很大部分,这就相当于把原来场的主要信息浓缩在几个主要分量上,因而研究主要分量随时间变化的规律就可以代替场的时间变化研究,且可以通过这一分析得出的结果来解释场的物理变化特征。它的优点在于典型场由变量场序列本身的特征来确定,而不是事先人为规定,因而能较好地反映出场的基本结构。这种方法展开收敛速度快,很容易将大量资料信息浓缩集中。它能对有限区域内不规则分布的站点进行分解,且分解的空间结构具有明确的物理意义。Lorenz在20世纪50年代首次将其引入气象和气候研究,该方法已在海洋和其他学科中得到了广泛的应用。
时空转换问题:
north 显著性检验:
实例:
north 显著性检验:
第一模态、贡献率及时间系数:
第二模态、贡献率及时间系数:
更多精彩内容扫一扫关注微信公众号:
经验正交函数分析(EOF)或主成分分析(PCA)在matlab上的实现及实例相关推荐
- 独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别
1.前言 参考资料:https://www.zhihu.com/question/28845451 书上写的是: 1. 主成分分析假设源信号间彼此非相关,独立成分分析假设源信号间彼此独立. 2. 主成 ...
- 经验正交函数分析法(EOF)在matlab上的实现
转载自:https://blog.csdn.net/qq_23860475/article/details/80665289 数据准备 数据集为福建省28个气象站1960-2013年的年际降水量数据, ...
- 独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA )再解析
ICA认为观测信号是若干个统计独立的分量的线性组合,ICA要做的是一个解混过程.而PCA是一个信息提取的过程,依据贡献度大小,将原始数据降维,现已成为ICA将数据标准化的预处理步骤.这里蕴含着独立必不 ...
- matlab求矩阵距平矩阵,matlab经验正交函数EOF(转载)
A.7EOF分析 经验正交函数分析方法(empiricalorthogonalfunction,缩写为EOF),也称特征向量分析(eigenvectoranalysis),或者主成分分析(princi ...
- 经验正交函数分解matlab,matlab物理场的正交分解
经验正交分解的原理 简介 经验正交函数分析方法(empirical orthogonal function,缩写为EOF),也称特征向量分析(eigen vector analysis),或者主成分分 ...
- 经验正交函数 (EOF) / 主成分 (PCA) 分解及Python实现
前言 EOF 经验正交函数 分解原理及用法: https://wenku.baidu.com/view/93bc8a9b680203d8ce2f2468.html 方法实现过程 EOF PCA Pyt ...
- lda 吗 样本中心化 需要_机器学习 —— 基础整理(四):特征提取之线性方法——主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA...
本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensiona ...
- 【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享
最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告,包括一些图形和统计输出.降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法,该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量.在本文中,我们将讨论 ...
- 主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例
主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.最近我们被客户要求撰写关于主成分分析(PCA)的研究报告,包括一些图形和统计输出.例如,使 ...
- R语言主成分分析PCA谱分解、奇异值分解预测分析运动员表现数据和降维可视化
最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告,包括一些图形和统计输出. 本文描述了如何 使用R执行主成分分析 ( PCA ).您将学习如何 使用 PCA预测 新的个体和变量坐标.我们还将提供 ...
最新文章
- 始于阿里,回归社区:阿里8个项目进入CNCF云原生全景图
- FreeMarker中文帮助手册API文档,基础入门学习文档
- 2017年第八届蓝桥杯C/C++ A组国赛 —— 第三题:表达式计算
- ios view添加上边框_ios – UIView的圆顶角,并添加边框
- Linux环境编译动态库和静态库总结
- oracle:case when then else end
- 【numpy】argmax参数辨析(axis=0,axis=1,axis=-1)
- 图像相似度对比分析软件,图像相似度计算方法
- python暑假培训成都
- 2018 ISCC re\web\misc WP
- 解决win10系统网络连接正常,但是网页打不开的问题
- MFC对话框部分区域的显示和隐藏功能的实现
- 《代码整洁之道》阅读笔记——第12章:迭进
- 台式电脑设置意外断电后自启动
- 基于JAVA的跳棋游戏的开发-计算机毕业设计
- 哈夫曼树,哈夫曼编码
- 助力企业智能自动化,中国RPA厂商榜单发布 | 重磅榜单
- 注销icloud 服务器时出错怎么回事,电脑icloud连接服务器出错怎么办
- 【PMSM矢量控制系列】坐标变换详细推导
- 电商用户行为分析大数据平台相关系列1-环境介绍
热门文章
- excel填充序列_EXCEL工资表制作后导入工资条方法,实现1秒搞定,万人群发
- 佳博打印机ip地址修改软件_【动手实践】树莓派将有线打印机转为无线共享打印机 by xinlong...
- 中国物流行业“十四五”前景规划及创新战略研究报告2022年版
- 虚拟机访问服务器文件夹,浅析CentOS8虚拟机访问Windows10主机文件夹方法
- 我的Ubuntu软件清单
- python插件安装包_Python的插件安装
- 美团笔试.最大子段和
- 中文免费电子书网站合集收藏
- STEAM无法打开创意工坊或成就页面
- 删除服务器远程桌面痕迹,清除3389连接后留下的日志,清除3389远程桌面连接记录...