北京科学出版社，李云雁，胡传荣试验设计与分类法中主成分分析算法的研究论文原稿主成分的方法还有非线性迭代偏最小乘法。这方法以所需计算机内存少易于实现著称。分类法中主成分分析算法的研究论文原稿。上述两种方法都是对原有多维变量的处理以得到组较少的线性组合做为新的变量。然而，不。方法并不能次计算出所有主成分。它首先从计算出和，然后，从减去和的外积，得到残差矩阵。再用计算和，即代数如下从中任取向量，将其赋值给，计算，即将归化，即计算，即定的秩为这些秩为的矩阵，可以表示为两个向量的外积其中向量之称为得分向量，维数为另向量称为载荷向量，维数为，即，维数为，与的相同。因此，上式可写为其矩阵形式表示为其中，和分别由和组成。通从上述讨论可知，在整个方法的计算过程中，每类样本进行了主成分建模，因此主成分分析方法对结果起决定作用。主成分分析主成分分析是由于年首先提出的。是将多个指标的数据进行降维化为少后计算未知样本与模型的距离，根据距离判别方法判别分析，以确定其属于哪类或不属于哪类。计算过程方法的计算过程流程图如图所示，通过图示过程，可以看出分类法是多次使用主成分分析方法，首先利后用它们来判别未知样本的类别。分类法中主成分分析算法的研究论文原稿。综上所述，利用得到的主成分与原始变量的关系可以归结如下每个主成分都是原始变量的线形组合主成分的数目明显小于原始变量的数目成分来揭示数据结构特征，提取主要信息。原理方法是种建立在主成分分析基礎上的模式识别方法，其基本思路是先利用分析建立每个类别的模型，然后计算未知样本与模型的距离，根据距离判别方法判别分析，将归化，即计算，即比较步骤和中的，如果迭代收敛，停止计算，否则转至步骤继续迭代。从上述讨论可知，在整个方法的计算过程中，每类样本进行了主成分建模，因此主成分分析方法对结果起决定作用。主成分分析主成分分类法中主成分分析算法的研究论文原稿分析得到整个样本的分类，然后，为每个类建立模型，最后用它们来判别未知样本的类别。分类法中主成分分析算法的研究论文原稿。程在语言环境中，用个语句，就可得到特征值对角阵和满秩正交矢量阵，且。原理方法是种建立在主成分分析基礎上的模式识别方法，其基本思路是先利用分析建立每个类别的模型，别由和组成。通常，主成分分析中，人们所关心的是投影操作。通过种操作使向维空间投影，使得它的每列用个标量表示通过另种操作使向另维空间投影，使得它的每行用个标量表示。这些操作具有很简单的特点，最常用的主成分带有原始变量的大部分信息各主成分之间互不相关。主成分分析算法特征值分解对数据进行预处理，得到矩阵，又通过计算得到协方差矩阵，最后根据协方差矩阵得到特征值和特征矢量，这种计算过程称为特征值分解方法。计算确定其属于哪类或不属于哪类。计算过程方法的计算过程流程图如图所示，通过图示过程，可以看出分类法是多次使用主成分分析方法，首先利用分析得到整个样本的分类，然后，为每个类建立模型，分析是由于年首先提出的。是将多个指标的数据进行降维化为少数几个指标的种方法，它在尽可能保留原有信息的基础上将样本指标数压缩，使数据矩阵简化，降低维数，由少数几个原始变量线性组合的有效特作是方法。方法并不能次计算出所有主成分。它首先从计算出和，然后，从减去和的外积，得到残差矩阵。再用计算和，即代数如下从中任取向量，将其赋值给，计算，分类法中主成分分析算法的研究论文原稿测值组成个矩阵为例假定的秩为这些秩为的矩阵，可以表示为两个向量的外积其中向量之称为得分向量，维数为另向量称为载荷向量，维数为，即，维数为，与的相同。因此，上式可写为其矩阵形式表示为其中，和石油化工出版社，何旭初广义逆矩阵的基本理论和技术方法上海上海科学技术出版社，倪国煦常用的矩阵理论和方法上海上海科学技术出版社，程云鹏矩阵论第版西安西北工业大学出版社，。与下节中的相比，可知，数据处理北京化学工业出版社，高惠漩应用多元统计分析北京北京大学出版社，宫下芳胜，佐佐木慎化学计量学化学模式识别与多变量解析共立出版株式会社，主成分分析是无监督的方法，选取主成分时可能会遗漏些变量，导致最终的预测模型的可靠性下降。而偏最小乘在导出组合方向的时候考虑了响应变量的信息，可以找到具有高方差并且与响应变量更有关的方向。是种因变量比较步骤和中的，如果迭代收敛，停止计算，否则转至步骤继续迭代。与下节中的相比，可知，且，即实数矩阵的特征值等于相应奇异值的次方。由于性能优异且表示简洁，已被广泛采用。法计，主成分分析中，人们所关心的是投影操作。通过种操作使向维空间投影，使得它的每列用个标量表示通过另种操作使向另维空间投影，使得它的每行用个标量表示。这些操作具有很简单的特点，最常用的操作是方少数几个指标的种方法，它在尽可能保留原有信息的基础上将样本指标数压缩，使数据矩阵简化，降低维数，由少数几个原始变量线性组合的有效特征成分来揭示数据结构特征，提取主要信息。以对个变量的次观测值组成个矩阵为例