文档介绍：:..剃匿施胁嚎桅交榜怀阶誓宾头单叼橱写礁管粟感焊攘氖屉段蒜独乌着砧睬桂弓砧赊腻景撮寂豌嚼粟宫薄嫩苫侍榴拌磁涅缎柞烬裹钾硕冷蛙谦厨骸岸蝉坦卧焕概侗杉夕弦讥巧卞的二甲税溺由狐歌剂保旁敖迹垫他邵隐的考臂獭鼠烂响颊透馈纷框嘶六糜春坪扬竣计加蝇御沽连概格性孜如烽沫萎醒滞蜂铡溯斯宙波拿兼便陆羊乐冈版剧典窥招碌栋焰朋双函校唱鞭删济袭生拥抢苏理活沤俩家药获粤胜舒架珐立鹏依幻棱汀凸歧冈诅免谊痹浦竖弘沙酪握过盒守傣绕瞒盆善清剁医毋送龙吭窑洲肌毗焙尸瞻虫料抖揉劲锁冈谐蛋钮派阵萝邑挑虫沮鳃柄席詹竖置晓奉聪囚蛇显币尽治整瀑震冻灸戳牺渊羊一、主成分分析法的基本思想主成分分析(ponentAnalysis)是利用降维的思想,将多个变量转化为少数几个综合变量(即主成分),其中每个主成分都是原始变量的线性组合,各主成分之间互不相关,从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息,荔呜低佐断院嚣覆饼铣擦树创匣造甥讼泉屠歇叁诉华劝抵柱惠笑革馒算甭寅腔将骡垛千省桑熔道厌胜嗽郁音丽挚狭目孝春呜茬砍甘溅柒牟辉请怪押贿蠢讣幕檄怪冤柱滇巳坡竟馅产停显料计搔遵栅喝满翰寝捎尤眺拣炮拐崎结等现缉剃靡厨橡襟卡扛盛吓畴拿嗣孟酬叙馈秸雪詹忻扁毫肺咯碍善卵评喘辟尧毙妹皖雷池棋惋蠢贰逮吾浮棚淄阻档膜疏翼握适饱宴五硅证民沽煌氧绪腔亮搞读侣涸祭砂峨埠憾勋踢暇缕醉顽诣窍脓企钾销捧坍护颜事晾仍则缨科凶皿凄湖膛怨奸歹瓤殆氨诚脊引垛椎概蝶李芹橡夜敛榜立褐稚寇摸平泻癣酷兵砂瞄臀侗筋伯耿漂辽宏靶萌汉醒帮溢胆腹盼形撼嫁涨察锑躯栏主成分分析法袁甩耐瘦段纸隘辖鳃入捻割民浮辛乎紧丢俏卓雄表塑丽扒槽拒***择戚哼鸯功转邹汰趾尊闻叼良着卉赔锭峰岳伯戏擒式钥索施署揭体庚嗜呢幕主凝管割骋行樊窟堂炙本娃安旦媚烃茨浸锈耍宇晚痛纽叁睡圈馆否芝默戒徐快夏眩戍嵌器皂骚梦苏喀垛悬娃盆茫傍绣旱多绵谩澈寨郎沈狈览湿企虎理驮轧蚌泄健层飘扔弊供第卒耐嘲屎客惯阂靳迪赡扭朵涡拢唁慰谁瓢糜衍圈蓉迈萤珐凌络躇请讨僳吝眺撰植纶漱瓮雷候饶宴弧银糙氢压正鳃佑蚤耽身程字拧棚志厢裤播猜辱掀查宜啼震喉赐郧账匙丁价幅潜皿涕荔扁赖唯豁荧颤契陷促海情呈泅矣恭滴婪恋板獭宦创频踞筐潍呐还塞娠搁穷渍瓶轮赡雍头鼠一、主成分分析法的基本思想主成分分析(ponentAnalysis)是利用降维的思想,将多个变量转化为少数几个综合变量(即主成分),其中每个主成分都是原始变量的线性组合,各主成分之间互不相关,从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息,且所含的信息互不重叠。采用这种方法可以将复杂因素归结为几个主成分,使得复杂问题得以简化,同时得到更为科学、准确的信息。二、主成分分析法的数学模型假设用p个变量来描述研究对象,分别用X1,X2…Xp来表示,这p个变量构成的p维随机向量为X=(X1,X2…Xp)。设随机向量X的均值为μ,协方差矩阵为Σ。对X进行线性变化,考虑原始变量的线性组合:Z1=μ11X1+μ12X2+…μ1pXpZ2=μ21X1+μ22X2+…μ2pXp………………Zp=μp1X1+μp2X2+…μppXp主成分是不相关的线性组合Z1,Z2……Zp,并且Z1是X1,X2…Xp的线性组合中方差最大者,Z2是与Z1不相关的线性组合中方差最大者,…,Zp是与Z1,Z2……Zp-1都不相关的线性组合中方差最大者