基于R下的主成分分析及应用

探讨主成分分析在统计软件R下的实现过程,并利用主成分分析研究安邦河湿地浮游植物数量与环境因子相关性,解读分析结果,与覃雪波等的研究进行对比,为实现主成分分析的广泛应用提供新的参考．     

基于主成分分析法对影响通信服务收入因素的分析

对2012年某地区联通公司的通信服务收入表进行分析,将影响通信服务收入的因子作为变量,进行主成分分析,并建立回归模型,得到影响通信服务收入的原因主要有两方面,其一是网元出租,其二是数据通信.     

分组主成分法的应用

分别利用正交因子法和分组主成分法,对2010年江苏省13个市的经济发展水平进行对比分析,发现分组主成分法分析的结果更加合理,并分析了原因,最后对江苏未来的经济发展提出了建议,供有关部门决策参考.     

基于主成分分析的商业银行信贷决策模型

信贷管理事关银行的生存和社会的稳定,各国的商业银行对信贷管理都极为关注.综合运用了主成分分析方法创建了信贷决策的模型,并从企业的盈利情况、偿债能力、资产管理能力、负债管理能力和对国家和社会的贡献等几个方面设计了相应的评价指标体系,并将此模型在实例中进行了应用,解决了贷款对象选择这一信贷决策中的重要问题.     

高分辨率遥感影像阴影检测与补偿的主成分分析方法

根据高分辨率遥感影像中阴影区的性质,提出一种基于主成分分析的阴影检测和补偿方法. 首先对第1主分量与原始的蓝色分量进行比值运算,采用直方图阈值法分割阴影区和非阴影区,并进行形态学处理,得到较完整的阴影区. 采用膨胀方法确定各独立阴影区中的同质区域,根据阴影同质区特性对阴影区进行线性相关拉伸,并对补偿后的阴影区进行平滑处理和主成分逆变换. 实验结果表明该方法简单有效.     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具．利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型．计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果．     

基于主成分分析和马氏距离的测井曲线自动分层方法

采用主成分分析与判别分析相结合的方法对测井曲线进行自动分层。首先对所有井进行数据预处理,通过程序比较字符串的方式提取出其中的公共曲线,然后对处理过的数据用R编程实现主成分分析,选择主成分代替原来的数据,达到降维的目的。最后以标准井提供的分层结果作为样本进行距离判别分析,对剩下井进行自动分层,并与手工分层的结果比对,给出最终处理的分层结果。     

基于主成分分析的经济—物流—综合运输系统的协调发展分析

区域经济、物流和运输的发展是密不可分、相互影响的.一个区域的健康发展离不开三者之间的协调发展.为了研究分析三系统协调发展和影响系统协调发展的主要因素,从系统科学的角度,把经济、物流和综合运输构成一个整体,以主成分分析为主要方法,创新型地对三者之间的协调发展水平进行研究.以成都市为实证,分析了成都市经济、物流和综合运输系统的综合发展水平,发现三者之间的发展基本呈现稳步上升的趋势.通过对三系统的协调发展度分析发现,2005年以前系统的协调度呈现下降趋势,之后呈现了稳步上升的趋势,说明之后的政策措施促进了系统协调性的发展,并且通过Pearson相关性分析,找到了影响成都市三系统协调发展的主要因素.     

11种中药中微量元素的主成分分析

应用化学计量学方法，计算了11种中草药中微量元素之间的相关矩阵、载荷矩阵及各因子的综合得分，其中各微量元素的因子得分和主成分分析可以用于这11种中药药材的综合质量评价，为中药药理研究提供了一定的理论依据。     

基于主成分分析的BP神经网络和RBF神经网络月平均气温预测模型

应用基于主成分分析的BP神经网络和RBF神经网络建立了气温预测模型.通过比较模型的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)值可知,采用主成分分析的BP神经网络得到的预测模型的误差小于主成分分析的RBF神经网络预测模型.结果表明,模型采用主成分分析提取了影响因变量的重要因子,去掉了网络输入样本的自变量之间的重叠因子,同时也提高了预测能力.     

当归药材中无机元素的主成分分析和聚类分析

通过测定10批不同产地当归药材中16种无机元素的含量,分析当归药材主要无机元素含量与其道地性之间的关系.测定数据利用SPSS15.0软件分析.结果显示,镍(Ni)、钒(V)、铬(Cr)、锰(Mn)、铁(Fe)、钾(K)、镉(Cd)是当归无机元素的主成分,并可作为其特征元素.同时,来自不同道地产区的当归样品表现出一定的聚类性特征;以及岷县当归无机元素在含量与特征上与其他地域当归产品存在差异.     

基于主成分分析法对海南省财政收入问题的研究

利用主成分分析法,研究了2000至2008年海南省第三产业产值、税收收入、农业总产值、总人口、固定资产投资及工业总产值诸多因素对海南省财政收入的影响,借助EViews6.0及spss17.0软件计算,建立了相应的数学模型,得出对海南省财政收入的主要影响因素是第三产业产值,次要因素是税收收入,并对2009年海南省的财政收入做了预测,结果表明模型短期预测精度较高.     

基于SPSS主成分分析的数学分析成绩影响因素研究

结合数学分析课程的发展现状,对影响学生数学分析成绩的若干内外因素作抽样问卷调查,将收集的有效数据作SPSS主成分分析和差异性分析等,获取影响学生成绩的主要因素.提出了数学理论与教学软件相结合,充分体现专业特色,适当降低理论难度,增加应用性教学,完善考评制度,实施多元常态化考核等相应的教学改革措施.     

基于SPSS的主成分分析法在松花江哈尔滨段的水质评价

主要介绍了主成分分析方法在SPSS中的操作,并运用此法对松花江哈尔滨段的水质进行评价,以及在实际水质评价中的应用.     

主成分分析在多指标评价方面的应用

根据评价主体价值判断,得到各指标的主观性权重,以此建立重要性加权主成分评价模型.通过案例说明改进后的评价模型不仅考虑了指标间信息量权重,而且考虑了指标间的重要度差异,更加符合客观实际.     

一种基于主成分分析的时间序列趋势预测方法

在分析现有时间序列预测方法的基础上,提出了一种利用主成分分析实现时间序列趋势预测的方法.算例表明,该方法能够具有一定的适用性.     

基于二维主成分分析的高光谱遥感图像降维

提出一种以高光谱图像分析为目标的基于二维主成分分析的高光谱遥感图像的降维方法。通过多变量线性变换对高光谱数据进行特征提取,应用二维主成分分析的方法对高光谱遥感图像进行降维。对AVIRIS图像应用二维主成分分析的方法,可将能量主要集中在少数几个特征值中,这就为降维提供了可能。计算机仿真结果表明,该算法计算量小,方差小,峰值信噪比(PSNR)、分类准确性均显著提高,MSE有所下降。     

基于主成分分析法的石佛寺人工湿地水质评价与分析

本文采用主成分分析法,对石佛寺人工湿地2009—2015年汛期和非汛期的入口断面、库中及出口断面水质等级进行评价.结果发现,出口断面水质好于入口断面,表明石佛寺人工湿地对水质的净化作用明显;经过湿地净化后,水质级别满足III类水质要求.通过指标权重值分析,笔者得出,TP、TN、NH3-N为主要污染指标.当前,人们可以有...     

基于Eviews主成分分析法的广西水资源产业态势分析

利用Eviews计量经济学软件对广西水资源产业用水指标进行主成分分析,结果表明,与传统手算相比,Eviews能快速实现数据降维,筛选出影响水资源产业态势的主要因素,大大简化分析计算过程,快速对广西区水资源可持续利用进行评价。     

主成分回归分析的直接实现——基于SPSS二次开发

利用统计软件SPSS二次开发功能,结合C#开发出主成分回归模型的独立分析模块,为在该软 件中消除变量共线性提供一条解决方案,为减少手工计算提出一种思路.为了方便交流和进 一步的开发,发布分析模块以供下载.