主成分回归的基本步骤,主成分分析后如何回归分析

主成分回归的步骤 2023-11-29 19:58 855 墨鱼

主成分回归的步骤

主成分回归的基本步骤,主成分分析后如何回归分析

1.数据缺失值、异常值处理2.数据标准化：分析-描述性统计-描述-另存为变量3.使用标准化数据-做线性回归-查找多重共线性的存在-主成分回归4、因子分析-提取

主成分分析操作步骤。主成分负载矩阵不是主成分的特征向量，即不是主成分092509020880087805880093除以3568。即049004780466046503110049的特征向量满足系数条件。常见常用的无监督学习算法主要包括主成分分析。方法包括PCA等、等距映射法、局部线性嵌入法、拉普拉斯特征图法、Hesse局部线性嵌入法和局部切线空间排列法等。无监督学习的典型例子是多元

ˋ﹏ˊ 主成分回归步骤：假设有一个因变量y和五个自变量x1,x2,x3,x4,x5)（方法1）1.主成分分析通过"累积贡献率"和"因子负荷矩阵"确定主成分，计算成分个数时，如同时2个，计算主成分时，选择保存"成分得分"，然后使用"成分得分"系统生成的核心数据进行线性回归，即主成分回归。 6、累计方差解释率超过100%怎么办？一般情况下，累计方差解释率会小于100

步骤Step1.对原始数据进行标准化Step2.计算自变量之间的相关矩阵Step3.检查是否适合主成分分析Step4.主成分提取Step5.计算主成分得分Step6.主成分反缝合和岭回归：研究步骤共2个步骤是根据岭迹图找到最佳K值输入回归模型的K值。一步一步返回一步步返回

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标签：主成分分析后如何回归分析