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jxgzhjy

木虫 (正式写手)

[求助] 主成分分析如何确定主要因子 已有1人参与

主成分分析如何减小多元（因子）数据的维度，一般利用主成分分析出来有好几个主成分，这些主成分分别包含了原有的一些因子，如何筛选所需要的主成分因子
比如：
给出数据
    序号/因子       1   2   3  4  5  6  7
           1                  13 14 4 0.4 1 0.4 100
           2                  12 13 5 0.2 1 0.3 104
           3                 .....
       ...

就是这样一组数据，有7个因子，分别测定了多次
如何确定这7个因子中哪个是主要因子，而降低数据维度
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哈楼
1楼 2012-10-18 21:04:49
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jxgzhjy

木虫 (正式写手)
引用回帖:
2楼: Originally posted by libralibra at 2012-10-18 22:17:40
对协方差矩阵进行特征分解,得出主成分与权值,然后按照权值从大到小排列,保留你需要的个数,其他的舍去,这样数据的维数就可以降低了.
网上讲解PCA的资料很多.

请讲解详细一点
网上的一些资料显示最后结果
比如：有三个主成份方差加一块超过80%，就舍去别的主成份
但是这几个所谓的主成份是原有若干因子的线性组合
这样如何可以确定权值
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哈楼
3楼2012-10-19 15:04:28
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libralibra

至尊木虫 (著名写手)

骠骑将军

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与，应助指数 +1
csgt0: 金币+1, 多谢指导！ 2012-10-19 09:55:12
jxgzhjy: 金币+1, ★有帮助, 不够详细 2012-10-20 17:44:05
对协方差矩阵进行特征分解,得出主成分与权值,然后按照权值从大到小排列,保留你需要的个数,其他的舍去,这样数据的维数就可以降低了.
网上讲解PCA的资料很多.
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matlab/VB/python/c++/Java写程序请发QQ邮件:790404545@qq.com
2楼2012-10-18 22:17:40
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libralibra

至尊木虫 (著名写手)

骠骑将军

【答案】应助回帖

★
csgt0: 金币+1, 多谢指导 2012-10-19 17:56:18
引用回帖:
3楼: Originally posted by jxgzhjy at 2012-10-19 15:04:28
请讲解详细一点
网上的一些资料显示最后结果
比如：有三个主成份方差加一块超过80%，就舍去别的主成份
但是这几个所谓的主成份是原有若干因子的线性组合
这样如何可以确定权值...

先要对矩阵进行特征分解,其特征向量就是主成分,而特征值就是权值,
那个80%是对原始数据的贡献,你可以根据实际情况调整,或者85%或者70%都可以.
然后将贡献达到你需要的大权值特征向量作为主成分,将其余的舍去
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matlab/VB/python/c++/Java写程序请发QQ邮件:790404545@qq.com
4楼2012-10-19 16:36:47
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jxgzhjy

木虫 (正式写手)
引用回帖:
4楼: Originally posted by libralibra at 2012-10-19 16:36:47
先要对矩阵进行特征分解,其特征向量就是主成分,而特征值就是权值,
那个80%是对原始数据的贡献,你可以根据实际情况调整,或者85%或者70%都可以.
然后将贡献达到你需要的大权值特征向量作为主成分,将其余的舍去...

还有一个问题没有解决
最后得到的是重新生成的主成份，也就是你所说的特征向量，而得到的特征值也只是这些新生成主成份的权值，并不是原始那7个因子的“权值”
如何在这些新的主成份间讨论得到原有若干因子的贡献率，即确定原有7个因子中哪个是主要的？
谢谢！
赞一下(1人) 回复此楼
哈楼
5楼2012-10-19 17:26:31
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