主成分分析(PCA)原理 Bioinformatics

主成分分析(PCA)原理

    主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到...
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主成分分析与因子分析在SPSS中的区别 Statistics

主成分分析与因子分析在SPSS中的区别

主成分分析 基本思想: 实质上是将多个指标综合成少数几个指标的方法。 主成分分析是利用降维的方法,在确保数据信息损失最小的原则下,把多个指标转化为少数几个综合指标的一种对多变量数据进行最佳综合简化的多...
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主成分分析(PCA)原理详解 Bioinformatics

主成分分析(PCA)原理详解

一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后,颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会。 在许多领域的研究...
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主成分分析的原理 Statistics

主成分分析的原理

随着收集数据的成本降低,数据的量越来越大。关于每个病例或者样本,我们可收集很多指标。但对于应实践应用,不是指标越多越好,而越少越简单越好。如果能用一个指标代替的数据,就最好不要用多个指标进行描述,因为...
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R语言多元分析 Script

R语言多元分析

A. 主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第...
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