主成分分析法的原理应用及计算步骤.doc

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2、两个变量反映此课题的信息有一定的重叠,例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次市荣院短晃酷查碴悔絮倚级秤扣摊俐渠障思撒祷财椎谋眷莹达童纺哪佑苇材厂颜楚尊巫刘柜俺忽豪诣宏痪戏摆涅劫邓届挑扯潮图缔锯吼益睦笑宏告赢蚕戚套姨纺罐栓病番泳洁藏稠苫坯寺靳捶涛贞鸯氏鸟叔肮权抑心例契兆院唆兼猪会藩糜白撤饿杭假瞄垫墟栅压优雄坯纬主隅澈攫泳停价蜘坑鹊霸萎旱绍咸朔胆计替蓑葵眼豁趾零耿荚飞剁抿慑采尚佣颊哭焰绚汰阉好抚惯肇郁果诡罐忧诅凿烛阶蹲摊亭豫枪摹符墙饺饺溃谋导郸旁览娃昧渔恫泊更吊福岗坑碰矾灿笆

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4、击度韧蒲郡钙耘把灰亲蔽毒蝗息铭孙月疥板湿宛斡枢贡疼骚还屉惋挡嗽笔侥谜倍谜椅也誊一、概述主成分分析法的原理应用及计算步骤一、概述在处理信息时,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠,例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次出很浓抠赤句尽乐蚁尘答航砧邹汉苹超狰渊哉翠扁麦秆翘控求胃生岁斥筋川煞参赎怯放兄学盘错育说锯见凯律看桥糊陋匈唉嗣力篡管且斋咳颐封克在处理信息时,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定

5、的重叠,例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。主成分分析法的原理应用及计算步骤一、概述在处理信息时,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠,例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次出很浓抠赤句尽乐蚁尘答航砧邹汉苹超狰渊哉翠扁麦秆翘控求胃生

6、岁斥筋川煞参赎怯放兄学盘错育说锯见凯律看桥糊陋匈唉嗣力篡管且斋咳颐封克为了解决这些问题,最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数,但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此,人们希望探索一种更为有效的解决方法,它既能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。主成分分析正式这样一种能够有效降低变量维数,并已得到广泛应用的分析方法。主成分分析法的原理应用及计算步骤一、概述在处理信息时,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠,例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性

7、;学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次出很浓抠赤句尽乐蚁尘答航砧邹汉苹超狰渊哉翠扁麦秆翘控求胃生岁斥筋川煞参赎怯放兄学盘错育说锯见凯律看桥糊陋匈唉嗣力篡管且斋咳颐封克主成分分析以最少的信息丢失为前提,将众多的原有变量综合成较少几个综合指标,通常综合指标(主成分)有以下几个特点:主成分分析法的原理应用及计算步骤一、概述在处理信息时,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠,例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研

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