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主成分分析PrincipleComponentAnalysis

(PCA)

數理教研室陳婷婷為什么用PCA?（Why)什么是PCA?（What)怎樣使用PCA?（How)為什么用PCA?（Why)多個指標的問題1.指標與指標之間有可能存在相關關系信息重疊，分析偏誤2.指標太多，增加問題的復雜性和分析難度如何避免？PCA為什么用PCA?（Why)兒童生長發(fā)育指標身高，腿長，臂長肩寬，胸寬，臀骨寬胸圍，臀圍，大腿圍圍度分別用每一個指標評價生長發(fā)育，孤立，非綜合。用個別指標，失去有用信息，結論片面。長度寬度什么是PCA?（What)數學語言？將彼此相關的指標變量轉化為彼此不相關的指標變量；個數較多的指標變量轉化為個數較少的指標變量；意義單一的指標變量轉化為意義綜合的指標變量。尋找適當的線性變換

將彼此相關的變量轉換為彼此不相關的變量；方差較大的幾個新變量綜合反映原多個變量包含的信息；新變量各自帶有獨特的專業(yè)意義。PCA的基本思想第二主成分第一主成分不相關無重疊信息方差最大、信息量最多方差其次、信息量其次每個主成分系數平方和為1互不相關

方差依次遞減怎樣使用PCA?（How)擬采用電感耦合等離子體發(fā)射光譜法(ICP-OES)測定浙江義烏、浙江縉云、浙江上虞、湖南瀏陽、湖北武漢、江西南昌等6個不同產地的延胡索中微量元素的含量,試進行綜合評價。變量間的相關性主成分個數的確定

（1）根據累計貢獻率≥85％（2）根據特征根的大小，保留>1的主成分。前4個主成分的方差貢獻率達93.157%，選取前4個主成分。碎石圖由陡坡變平坦的轉折點為主成分選擇的最佳個數主成分實際意義的解釋：第1主成分中的Cu、Ca、Pb、Zn的載荷系數較大,對其貢獻較多，是延胡索的特征性微量元素。主成分載荷陣主成分得分陣主成分實際意義的解釋：SIMCA-P電子鼻技術研究天麻藥材-飲片-浸膏-配方顆粒過程的氣味相關性1、2和

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