这个主成分PCA图怎么分析呀?
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发布时间:2022-04-21 21:12
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时间:2023-06-25 11:53
如何解读pca图如下:
由名字就可以看出来,这是一个挑重点分析的方法。主成分分析 法是通过 恰当 的数学变换 ,使新变量—— 主成分成为原变量 的线性 组合 ,并选 取少数 几个在变差总信息量中 比例较 大的主成分来分析 事物 的一种方法 。 主成分在变差信息量中的比例越大 , 它在综合评价 中的作用就越大。
思想: 整体思想就是化繁为简,抓住问题关键,也就是降维思想。当然,既然是抓住关键,那么自然就是以牺牲精度为代价。
解决问题: 因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息,并且指标之间彼此有一定的相关性,因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。 在用统计方法研究多变量问题时,变量太多会增加计算量和分析问题的复杂性。
原理: 因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性,就必然存在着起支配作用的因素。根据这一点,通过对原始变量和相关矩阵的内部结构的关系研究 ,找出影响目标变量某一要素的几个综合指标,使综合指标为原来变量的线性拟合。
这样,综合指标不仅保留了原始变量的主要信息,且彼此间不相关,又比原始变量具有某些更优越的性质,使得我们在研究复杂目标变量评估问题时,容易抓住主要矛盾。
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