主成分分析讲稿.ppt
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1、关于主成分分析第一页,讲稿共三十二页哦 在实际问题研究中,多变量问题是经常会遇到的。在实际问题研究中,多变量问题是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。系的。 因此,人们会很自然地想到,能否在相关分析的因此,人们会很自然地想到,能否在相关分析的基础上,用较少的新变量代替原来较多的旧变量,而基础上,用较少的新变量代替原来较多的旧变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所
2、反映的信息?映的信息? 问题的提出问题的提出:第二页,讲稿共三十二页哦n100个学生的数学、物理、化学、语文、历史、英语的成绩如个学生的数学、物理、化学、语文、历史、英语的成绩如下表(部分)。下表(部分)。 第三页,讲稿共三十二页哦从本例可能提出的问题从本例可能提出的问题n目前的问题是,能不能把这个数据的目前的问题是,能不能把这个数据的6 6个变量用一两个综合变量来表示呢?个变量用一两个综合变量来表示呢?n这一两个综合变量包含有多少原来的这一两个综合变量包含有多少原来的信息呢?信息呢?n能不能利用找到的综合变量来对学生能不能利用找到的综合变量来对学生排序呢?这一类数据所涉及的问题可排序呢?这一
3、类数据所涉及的问题可以推广到对企业,对学校进行分析、以推广到对企业,对学校进行分析、排序、判别和分类等问题。排序、判别和分类等问题。第四页,讲稿共三十二页哦 事实上,这种想法是可以实现的,主成分分析方法就是综合事实上,这种想法是可以实现的,主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的工具。处理这种问题的一种强有力的工具。 主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。种统计分析方法。 从数学角度来看,这是一种降维处理技术。从数学角度来看,这是一种降维处理技术。 很显然,识辨系统在一个低维空间要比在一个高维空很显然,识辨系
4、统在一个低维空间要比在一个高维空间容易得多。间容易得多。 第五页,讲稿共三十二页哦 在力求数据信息丢失最少的原则下,研究指标体系的少数几个线性组合,并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息,这种分析叫主成分分析,这些综合指标就称为主成分,主成分相互独立。第六页,讲稿共三十二页哦一、主成分分析的基本原理 假定有假定有n个样本,每个样本共有个样本,每个样本共有p p个变量,构成个变量,构成一个一个np阶的数据矩阵阶的数据矩阵npnnppxxxxxxxxxX212222111211(1.1) 第七页,讲稿共三十二页哦 当当p较大时,在较大时,在p维空间中考察问题比较麻
5、烦。为了克维空间中考察问题比较麻烦。为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合指标代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指指标代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多变量指标所反映的信息,同标既能尽量多地反映原来较多变量指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。时它们之间又是彼此独立的。第八页,讲稿共三十二页哦 定义:记定义:记x1,x2,xP为原变量指标,为原变量指标,z1,z2,zm(mp)为新变量指标)为新变量指标11111221221122221122221.1ppppmmmmpp
6、iipzl xlxlxzlxlxlxzlxlxlxll(1.2) 系数系数lij的确定原则:的确定原则: zi与与zj(ij;i,j=1,2,m)相互无关;)相互无关;第九页,讲稿共三十二页哦 z1是是x1,x2,xP的一切线性组合中方差最大者,的一切线性组合中方差最大者,z2是与是与z1不相关的不相关的x1,x2,xP的所有线性组合中方差最的所有线性组合中方差最大者大者; zm是与是与z1,z2,zm1都不相关的都不相关的x1,x2,xP, 的所有线性组合中方差最大者。的所有线性组合中方差最大者。 则新变量指标则新变量指标z1,z2,zm分别称为原变量指标分别称为原变量指标x1,x2,xP的
7、第的第1,第,第2,第,第m主成分。主成分。 第十页,讲稿共三十二页哦 从以上的分析可以看出,主成分分析的实质就是确定从以上的分析可以看出,主成分分析的实质就是确定原来变量原来变量xj(j=1,2 , p)在诸主成分)在诸主成分zi(i=1,2,m)上的荷载)上的荷载 lij( i=1,2,m; j=1,2 ,p)。)。 从数学上可以证明,它们分别是相关矩阵从数学上可以证明,它们分别是相关矩阵m个较大的个较大的特征值所对应的特征向量。特征值所对应的特征向量。 第十一页,讲稿共三十二页哦二、主成分分析的计算步骤二、主成分分析的计算步骤 设有设有 n 个样品,每个样品观测个样品,每个样品观测 p
8、个指标,将原始数据个指标,将原始数据写成矩阵写成矩阵1将原始数据标准化。这里不妨设上边矩阵已标准化将原始数据标准化。这里不妨设上边矩阵已标准化了。了。 2建立变量的相关系数阵:建立变量的相关系数阵:12211()()()()nkiikjjkijnnkiikjjkkxxxxrxxxx第十二页,讲稿共三十二页哦3求求R的特征根的特征根及相应的单位特征向量:及相应的单位特征向量:4写出主成分写出主成分第十三页,讲稿共三十二页哦 计算主成分贡献率及累计贡献率计算主成分贡献率及累计贡献率n 贡献率贡献率n累计贡献率累计贡献率 ),2, 1(1pipkki),2, 1(11pipkkikk 一般取累计贡献
9、率达一般取累计贡献率达85%95%的特征值的特征值所对应的第所对应的第1 1、第、第2 2、第、第m(mp)个主成分。)个主成分。 m,21第十四页,讲稿共三十二页哦三、 实例演示 对全国对全国30个省市自治区经济发展基本情况的八个省市自治区经济发展基本情况的八项指标作主成分分析,原始数据如下:项指标作主成分分析,原始数据如下:第十五页,讲稿共三十二页哦第十六页,讲稿共三十二页哦第十七页,讲稿共三十二页哦第十八页,讲稿共三十二页哦第一步第一步 将原始数据标准化。将原始数据标准化。第二步第二步 建立指标之间的相关系数阵建立指标之间的相关系数阵R如下如下第十九页,讲稿共三十二页哦第三步第三步 求求
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