主成分分析数据处理方法探讨

本文针对传统主成分分析的不足,分析了做主成分分析前对数据进行预处理的必要性,并对数据的预处理方法进行了探究,提出了“初始化”方法实现无量纲化处理数据的目的．最后结合具体实例证实了改进方法的优越性．     

基于非线性主成分分析的综合素质评价模型研究

通过对我国大学生综合素质的评价现状进行分析,构建了综合评价的非线性主成分分析模型,并应用该模型对大学生综合素质进行了合理的评价。     

基于模糊点数据的核主成分分析

在核主成分分析中,给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的核主成分分析.数值模拟表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响.同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

三大基础课对后继课程影响的主成分分析

应用多元统计方法中的主成分分析对我校数学系教育专业40个学生的三大基础课和后继专业课程的各科成绩进行评价,并根据两组主成分分别给出了三大基础课和后继专业课程的综合得分,通过对两组综合得分的聚类分析,将40个学生划分成四类,并对这四类的综合状况给出合理解释,从而得出如下结论:三大基础课对后继专业课程有显著影响.     

面向冠心病血检数据的函数型主成分方法

本文提出了一种面向冠心病血检数据的函数型主成分分析(FDCA)方法。首先,利用函数型数据分析(FDA)方法,对冠心病患者的血液检测指标数据进行函数化;然后,利用FPCA的方法对原始血检指标进行降维,并与传统的主成分(PCA)方法进行对比。实验结果表明,相比于传统方法,FPCA方法降维效果更好,降维后得到的新指标能够包含原始指标的绝大部分信息。该方法对于临床冠心病的诊断研究具有现实和理论意义。     

基于模糊点数据的主成分分析

主成分分析是数据压缩和特征提取的非常有效的统计方法.在经典的主成分分析中,每个训练数据在构建主成分时的作用是相同的.然而,在许多实际问题中,每个训练数据的意义和作用是不同的,对于重要的数据我们应给予充分的重视,而对于不可信数据(可能是异常数据)应限制其作用.文中给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的主成分分析.数值实验表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响,同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

利用主成分分析法提取水体信息

以陕北农牧交错带为试验区,采用主成分分析法对TM图像进行增强,然后应用最大似然分类法提取水体信息,并将提取的结果与单纯依靠最大似然分类法得到的结果进行了对比.试验结果表明,主成分分析法应用于水体信息提取中,可明显增强水体光谱特征,主成分分析法与最大似然分类法结合得到的提取精度高于直接采用最大释然分类法提取的精度.     

浅析主成分分析方法

本文主要介绍了主成分分析方法的基本理论,主成分分析法是利用降维的思想把多个指标转化成少数几个指标的一种多元统计方法,以及在应用中应注意的一些问题。     

大学生成绩影响因素的主成分分析

本文在问卷调查的基础上,通过统计软件SPSS,采用主成分分析的方法,对调查数据进行了统计分析。统计结果显示,影响大学生的数学成绩的三个主成分依次为学习兴趣和态度,家庭文化背景和学习动机与学习焦虑。最后,本文基于上述分析结果,对如何提高大学生数学成绩提出了一些意见和建议。     

环境质量评价中的主成分分析与全局主成分分析方法

给出在环境质量评价中对即时性平面数据的主成分分析方法与对多维动态数据系统的全局主成分分析方法,着重介绍了对时序立体数据表进行立体式的综合与简化,并应用于具体的实例,得到很好的结果.这两种方法对环境质量的评价和治理工作都有积极的指导作用与重要的应用价值.     

主成份分析在教学评估中的应用

本文利用多元统计的主成份分析方法对教师的教学水平进行综合评价综合评价，通过计算和分析，找出影响教学质量的主要因素。     

主成分分析法在高校学生质量评价中的应用

运用主成分分析方法对高校学生的综合质量进行评价.     

主成分分析在GPS噪声剔除中的应用分析

基于主成分分析的基本原理,应用此方法,对GPS观测数据进行处理分析,结果表明,GPS单日解序列中存在的噪声得到了有效的剔除或减弱,提高了GPS站点坐标的精度与可靠性,对GPS的应用具有一定的参考价值。     

不同季节绿茶中金属元素含量的主成分分析

用主成分分析对山东省不同季节绿茶中金属元素特征进行了研究,以金属元素Fe,Zn,Ca,Mg,Cu为评价指标,对山东省不同季节绿茶质量进行了综合评价。结果表明,春天所采摘茶叶综合评价最高,秋天最差,这与市场上春茶质优价高是一致的。     

函数性数据分析中的主成分分析

通过对比多元统计分析方法与函数性数据分析方法,分析函数性主成分分析的原理、方法,并在此基础上通过实例来说明函数性数据分析的应用,其中的数据分析结果使用MATLAB软件编程所得.     

河南省交通物流发展的主成分因子和聚类分析

建立了河南交通物流发展综合评价指标体系,提出运用主成分分析对河南各地市交通物流发展综合实力进行排序,运用因子分析对河南交通物流发展主要影响因素进行讨论,运用聚类分析对河南区域交通物流发展的特征相似性进行归类.最后,提出在构建河南全省交通物流网络体系时,应分国家级、省级、区域性、集散型4个层级物流节点进行布局,并建议出台差异化的引导措施.     

海滨锦葵数量性状的相关和主成分分析

对海滨锦葵的9个数量性状(产量、株高、地径、分枝数、百粒重、种子数、发芽率、蛋白质和粗脂肪)进行了变异程度、相关性和主成分分析。结果表明：(1)海滨锦葵自然生长群体急需改良，单系产量问存在极显著差异(变异系数为98．44％)；(2)产量与地径和分枝数间有十分显著的正相关(r=0．788和0．709)，粗脂肪、株高与产量间有显著的相关性(r=0．380和0．279)；蛋白质、粗脂肪与地径间有显著的相关性(r=308和0．342)；(3)9个数量性状可归纳为4个主成分(产量因子、株高因子、百粒重因子和品质因子)，累积贡献率为77．176％，依据各主成分贡献率的大小，以主成分为单位选育优质高产的海滨锦葵单系则可先选择大地径、多分枝的组合，结合选择多种子的后代材料，最后选育品质较好的优良单系。     

用主成分分析法作综合评价睚数据的预处理问题

针对传统的主成分分析在处理数据的多重相关性、无量纲化、线形化等方面存在的缺陷,讨论并改进了主成分分析时对数据多重相关性、无量纲化及线形化等方面的预处理问题。