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主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)

  • 是一种统计方法。
  • 通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。

主成分分析的思想

  1. 通过对原始变量进行线性组合,得到优化的指标
  2. 把原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计算(占去绝大部分份额)
  3. 设法将原想众多具有一定相关性的指标,重新组合为一组新的互相独立的综合指标,并代替原先的指标

 

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