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主成分的基本思想是什么
江苏自考07725物流规划考试大纲(高纲1835)?
答:
1.识记:因子分析、因子载荷、共性方差、
主成分
分析、数据包络分析;2.领会:因子分析方法的作用、因子分析法的目的和任务、数据包络分析模型参数的经济含义分析、综合评价指标体系中三种性质指标、碎石图;3.简单应用:物流系统评价的步骤、因子分析法的特征、主成分分析方法
的基本思想
、主成分分析方法的步骤、主成分分析法...
多元线性回归,
主成分
回归和偏最小二乘回归的联系与区别
答:
主成分
回归是对数据做一个正交旋转变换,变换后的变量都是正交的。(有时候为了去除量纲的影响,会先做中心化处理)。偏最小二乘回归相当于包含了主成分分析、典型相关分析
的思想
,分别从自变量与因变量中提取成分T,U(偏最小二乘因子),保证T,U能尽可能多的提取所在变量组的变异信息,同时还得保证...
数据不适合做
主成分
分析怎么办
答:
详情如下:
主成分
分析的数理基础:(构造两两指标间的相关系数矩阵,借助拉格朗日方程求出特征值与特征向量)---一行一观测,一列一指标。PCA
的主要思想是
将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
偏最小二乘法建模的
思想
与步骤
答:
偏最小二乘法建模的
思想
与步骤是:偏最小二乘法回归是对多元线性回归模型的一种扩展,其
主要
目的是要建立一个线性模型。其建模思路是:分别在自变量集合x和因变量集合y中提取t和u1两个
主成分
,要最大程度地携带原数据系统中的变异信息,同时相关程度也要达到最大,即t1和u1的协方差在取最大值。提取第...
数学建模算法总结
答:
主成分
分析 判别分析 典型相关分析 支持向量机SVM:
主要思想
:找到一个超平面,使得它能够尽可能多地将两类数据点正确分开,同时使分开的两类数据点距离分类面最远 聚类分析(极其经典的一种算法): 对样本进行分类称为Q型聚类分析 对指标进行分类称为R型聚类分析 基础:样品相似度的度量——数量化,...
权重的表示方式有
答:
权重的表示方式一是绝对数(频数)表示,另一个是用相对数(频率)表示。计算权重的原理 第一类为因子分析和
主成分
法;此类方法利用了数据的信息浓缩原理,利用方差解释率进行权重计算;计算权重时,因子分析法和主成分法均可计算权重,而且利用的原理完全一模一样,都是利用信息浓缩
的思想
。因子分析法和主...
常用降维方法之PCA 和 LDA
答:
PCA本质上是将方差最大的方向作为
主要
特征,并且在各个正交方向上将数据“离相关”,也就是让它们在不同正交方向上没有相关性。而方差最大的那个维度是
主成分
。 PCA是比较常见的线性降维方法,通过线性投影将高维数据映射到低维数据中,所期望的是在投影的维度上,新特征自身的方差尽量大,方差越大特征...
数据不适合做
主成分
分析怎么办
答:
详情如下:
主成分
分析的数理基础:(构造两两指标间的相关系数矩阵,借助拉格朗日方程求出特征值与特征向量)---一行一观测,一列一指标。PCA
的主要思想是
将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
什么
叫偏最小二乘法建模?
答:
偏最小二乘法建模的
思想
与步骤是:偏最小二乘法回归是对多元线性回归模型的一种扩展,其
主要
目的是要建立一个线性模型。其建模思路是:分别在自变量集合x和因变量集合y中提取t和u1两个
主成分
,要最大程度地携带原数据系统中的变异信息,同时相关程度也要达到最大,即t1和u1的协方差在取最大值。提取第...
偏最小二乘法回归是怎样建立的模型?
答:
偏最小二乘法建模的
思想
与步骤是:偏最小二乘法回归是对多元线性回归模型的一种扩展,其
主要
目的是要建立一个线性模型。其建模思路是:分别在自变量集合x和因变量集合y中提取t和u1两个
主成分
,要最大程度地携带原数据系统中的变异信息,同时相关程度也要达到最大,即t1和u1的协方差在取最大值。提取第...
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