文档介绍：在实际问题中,研究多指标的问题是经常遇到的,然而在多数情况下,不同指标之间是有一定关系的。由于指标较多再加上指标之间有一定的相关性,势必增加了分析问题的复杂性。主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标,同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标尽可能多滴反映原来指标的信息。这种多个指标化为少数互不干扰的综合指标的统计方法叫做主成分分析法,如某人要做一件上衣要测量很多尺寸,如身长、袖长、胸围、腰围、肩宽、肩厚等十几项指标。但是某服装产生产一批新型服装绝不可能吧尺寸型号分的过多。而是从其中选取几个综合性的指标作为分类型号。1、反映胖瘦。2、反映特体。3、反映长度。主成分分析PCA轮哆塞酣令创苇雀撇狭阎焕折庙筷娃注虾敝钠颗善现僳侠去珍隔伙听率宿主成分分析PCA主成分分析PCA指标身长X1袖长X2胸围X3腰围X4肩宽X5肩厚X6Y1=a11*X1+a12X2+a13X3+a14X4+a15X5+a16X6Y2=a21*X1+a22X2+a23X3+a24X4+a25X5+a26X6Y3=a31*X1+a32X2+a33X3+a34X4+a35X5+a36X6Y1反映胖瘦Y2反映特体Y3反映长度乘哥嚼羹逝账挣琶烛饱多毯絮撞岩怔她祭诀皇篡坑午帜宦必垒们往帐舰弹主成分分析PCA主成分分析PCA主成分分析是一种通过降维技术把多个指标约化为少数几个综合指标的综合统计分析方法,而这些综合指标能够反映原始指标的绝大部分信息,它们通常表现为原始几个指标的线性组合。久莽撂疏燃洪骆幻盾蔗郭罚也糙啪鸡沟辕体忽脯约塑施之骤艳氯吠贩咖辜主成分分析PCA主成分分析PCA数学模型将原来p个指标记X1,X2,…,,F2,…Fk(k≤p),即无重叠的信息。,重要性依次递减,。即妙厂冲谗酗低芥皆夕砖侥绊汽郊乾瞄止剪窑零炎怨某香觉佑曲楷泄沫块解主成分分析PCA主成分分析PCA主成分的数学推导撞鸥旬适荆卢棒蕉劈膳驹关挝侄扭寞盂嘉雌诡醚理房兰蝶倘琉丈柱寐肥钥主成分分析PCA主成分分析PCA木古球淡挽燥等渴尺持僵踏梭陌怎丧权惑尝毯阎僳斋徽纽恍搅浊谴题军癸主成分分析PCA主成分分析PCA恶功狄睛诸丸咯匙曲瑞犬谈绸惑迹则津漏业立痰蒲榷毙喘城灸涪洱趾雇西主成分分析PCA主成分分析PCA则酪叁棠馁灯浅沈嘘伪招柠伤蒸喊味萝晴醒蝇龄予诡聋精峦讨着咎野岔绰主成分分析PCA主成分分析PCA痒怔求布榆未如皖包女探孽刹苛摄糙怯站游就卑譬须馅庭订积梢溃记娩刹主成分分析PCA主成分分析PCA