主成分分析及matlab实现精选PPT.ppt
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1、关于主成分分析及matlab实现第1页,讲稿共31张,创作于星期一 在实际问题研究中,多变量问题是经常会在实际问题研究中,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,而且在许多实际问题中,多个变度与复杂性,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系的。量之间是具有一定的相关关系的。因此,人们会很自然地想到,能否在相关因此,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分析的基础上,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的旧变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原
2、来变量所反映的信息?地保留原来变量所反映的信息?问题的提出问题的提出:第2页,讲稿共31张,创作于星期一 事实上,这种想法是可以实现的,主成分分析事实上,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。方法就是综合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。综合指标的一种统计分析方法。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。第3页,讲稿共31张,创作于星期一 n例如,某人要做一件上衣要测量很多尺寸,如身例如,某人要做一件上衣要测量很多尺寸,
3、如身长、袖长、胸围、腰围、肩宽、肩厚等十几项指长、袖长、胸围、腰围、肩宽、肩厚等十几项指标,但某服装厂要生产一批新型服装绝不可能把标,但某服装厂要生产一批新型服装绝不可能把尺寸的型号分得过多尺寸的型号分得过多?而是从多种指标中综合?而是从多种指标中综合成几个少数的综合指标,做为分类的型号,利用成几个少数的综合指标,做为分类的型号,利用主成分分析将十几项指标综合成主成分分析将十几项指标综合成3项指标,一项项指标,一项是反映长度的指标,一项是反映胖瘦的指标,一是反映长度的指标,一项是反映胖瘦的指标,一项是反映特体的指标。项是反映特体的指标。第4页,讲稿共31张,创作于星期一一、主成分分析的基本原理
4、 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,个变量,构成一个构成一个np阶的数据矩阵阶的数据矩阵npnnppxxxxxxxxxX212222111211(1.1)第5页,讲稿共31张,创作于星期一 当当p较大时,在较大时,在p维空间中考察问题比较麻烦。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指标代替原来较多的变量指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标既能尽量多地标,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,同时它反映原来较多变量
5、指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。们之间又是彼此独立的。第6页,讲稿共31张,创作于星期一 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111 11221221 122221 122221.1ppppmmmmppiipzl xl xl xzl xl xlxzl xlxlxll(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)相互无关;无关;第7页,讲稿共31张,创作于星期一 z1是是x1,x2,xP的一切线性组合中方的一切线性组合中方差最大者,差最大者,z2是与是与z1不相
6、关的不相关的x1,x2,xP的所的所有线性组合中方差最大者有线性组合中方差最大者;zm是与是与z1,z2,zm1都不相关的都不相关的x1,x2,xP,的所有的所有线性组合中方差最大者。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分别称为原变分别称为原变量指标量指标x1,x2,xP的第的第1,第,第2,第,第m主主成分。成分。第8页,讲稿共31张,创作于星期一 从以上的分析可以看出,主成分分析的实质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就是确定原来变量xj(j=1,2,p)在诸主成)在诸主成分分zi(i=1,2,m)上的荷载)上的荷载 lij(i=1,2,m;j
7、=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个较大的特征值所对应的特征向量。个较大的特征值所对应的特征向量。第9页,讲稿共31张,创作于星期一二、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 个指标,将原始个指标,将原始数据写成矩阵数据写成矩阵1将原始数据标准化。这里不妨设上边矩阵已标将原始数据标准化。这里不妨设上边矩阵已标准化了。准化了。2建立变量的相关系数阵:建立变量的相关系数阵:12211()()()()nkiikjjkijnnkiikjjkkxxxxrxxxx第10页,讲稿共3
8、1张,创作于星期一3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11页,讲稿共31张,创作于星期一 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 贡献率贡献率累计贡献率累计贡献率),2,1(1pipkki),2,1(11pipkkikk 一般取累计贡献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12页,讲稿共31张,创作于星期一三、实例演示 例例 对全国对全国30个省市自治区经济发展基本情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
9、始数据如况的八项指标作主成分分析,原始数据如下:下:第13页,讲稿共31张,创作于星期一第14页,讲稿共31张,创作于星期一第15页,讲稿共31张,创作于星期一第16页,讲稿共31张,创作于星期一第一步第一步 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17页,讲稿共31张,创作于星期一第三步第三步 求求R的特征值和特征向量。的特征值和特征向量。第18页,讲稿共31张,创作于星期一 从上表看,前从上表看,前3个特征值累计贡献率已达个特征值累计贡献率已达89564,说明前,说明前3个主成分基本包含了全部指标具有的信息,我们取前个主
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