基于主成分分析的几种常用改进方法

针对传统主成分分析在应用中出现的误区,总结了基于主成分分析的几种常用改进方法并作了进一步探讨.     

基于核主成分分析和加权聚类分析的综合评价方法

针对传统主成分分析在处理非线性问题上的不足,文章阐述了应用核主成分分析进行数据处理的改进方法,并介绍了一种基于核主成分的加权聚类分析的综合评价方法.实验表明,该方法可以改进传统的综合评价方法.     

基于正交迭代的有监督的稀疏主成分分析

主成分分析是经典的无监督的数据处理工具,近年来关于稀疏主成分和有监督的主成分研究受到较多关注。基于正交迭代和距离相关系数,提出一种有监督的稀疏主成分分析方法 SSPCA,该方法考虑了自变量与因变量之间的相关性,并在迭代求解的过程中将一些与因变量Y相关性很弱的自变量对应的系数变为0,使所求的特征向量只保留预测能力较强的自变量信息;在数值模拟与实例分析中,相比其他四种方法,SSPCA方法均能取得较好效果。     

主成分分析中的统计检验问题

主成分分析已经越来越成为人们广泛应用的多元统计分析方法。但应用中盲目套用主成分分析方法的情况很多,而对主成分分析的适用性,主成分个数的合理性等问题重视不够,更谈不上对主成分分析进行统计检验。为此,为了更好应用主成分分析,就应对主成分分析结果进行统计检验并建立统计检验体系。主成分分析统计检验体系主要包括:主成分分析的适用性检验;等相关性检验;主成分方差的假设检验和选取主成分数目检验。     

中国人人格特征的主成分分析

本文通过对中国人人格特征的七大指标及其十八个小的指标,使用主成分分析的方法,以85.67%的精度用四个新指标来代替原来的十八个小指标,这四个新指标是原指标的线性组合,且彼此之间还是互不相关的,从而有效地将一个18维变量系统降至4维,并利用这四个主成分给出了中国人人格特征的各自得分和综合得分的排序。     

主成分集成评价方法的问题探析与模型拓展

文章针对主成分综合评价主要环节的一般性问题展开讨论,给出可行的解决方案并进行了理论分析。在总结现有关于主成分聚类分析重要文献的基础上,通过构建客观赋权的加权主成分距离为聚类统计量,有效地解决了现有聚类模型不能处理指标共线性和重要性差异悬殊的问题。对比本文拓展的聚类模型与同类模型的分类效率发现,加权主成分聚类分析蕴含的客观合理性是其优势所在的根本原因。     

主成分分析应用中应注意的问题

主成分分析应用广泛,但有些使用者不能明确多元数据何时能降维,主成分个数如何确定更好,单独使用主成分分析何时更好,还常常混淆主成分系数与初始因子载荷系数等,以致于得不到合理的主成分分析结论,如一些多元统计分析的教材中,用协方差矩阵的主成分分析出现了类似问题.这里从相关性等理论与实证上,解决了这些问题,给出了合理的结论与相应建议.     

主成分分析法在大学生心理素质分析中的应用

大学生心理素质是与大学生的学习、研究和生活实践密切联系的心理品质的综合表现.本文探讨大学生症状自量表中九个因子之间的相关性;用主成分分析法找出影响心理素质的核心因子并且计算其权重;比较男女性别之间的差异并进行检验,把因子重新分为三类.     

多指标综合评价中主成分分析和因子分析方法的比较

文章通过对主成分分析和因子分析在研究目的、分析原理、SPSS软件实现过程方面的比较,指出在多指标综合评价时应用两种方法应该注意四个问题,以正确地进行实证研究。     

关于主成分分析的几种常用改进方法

针对传统主成分分析方法的缺点和应用当中可能出现的误区,总结几种常用的主成分分析改进方法。     

基于SPSS的主成分分析与因子分析的辨析

基于SPSS的主成分分析、因子分析的应用文章不断推出,给读者以许多的启示。但在实际应用中也出现了一些问题。本文力足于主成分分析的基本思想,分析在用SPSS进行主成分分析及因子分析时出现的错误及其产生的原因,并给出了正确的分析结果和相关建议。     

主成分分析在股价波动研究中的应用

在对某个实际的多元统计分析问题进行讨论时,事先很可能不了解问题所涉的多个指标之间的互依性,为了获取充分的信息从而作出较可靠的推断,我们往往选择许多个指标进行观测,这些指标甚至多到十几个、几十个,然而,这些指标的意义究竟如何,是否可以剔除一些意义不大的指标或考虑引进更能说明问题的综合指标,无凝是值得探讨的。主成分分析就是为了解决上述问题而引进的统计方法。     

我国地区经济发展与环境污染状况的主成分分析

本文利用多元统计分析中主成分分析的方法,分别对我国31个地区的经济发展和环境污染状况进行了评价,并根据两组主成分分别给出了经济发展与环境污染的综合得分.通过对两组综合得分的聚类分析,本文将31个地区划分成四类,并对这四类地区的综合状况给出了合理解释,从而揭示了经济发展与环境污染之间的关系和矛盾.     

基于非线性主成分和聚类分析的综合评价方法

针对传统主成分在处理非线性问题上的不足,阐述了传统方法在数据无量纲化中“中心标准化”的缺点和处理“线性”数据时的缺陷,给出了数据无量纲化和处理“非线性”数据时的改进方法,并建立了一种基于“对数中心化”的非线性主成分分析和聚类分析的新的综合评价方法。实验表明,该方法能有效地处理非线性数据。     

基于主成分分析的房地产业的业绩评价模型

1研究思路和财务指标的选择本文设计了一种基于因子分析的主成分分析法,运用多种财务指标,包括引入现金流指标来综合评估上市公司的业绩,该方法克服了人为主观地给定权数的不足。本文的思路是:首先选择评价上市公司业绩的财务指标;然后运用SPSS统计软件进行主成分分析,提取反映     

基于主成分聚类分析的中小企业成长性研究

文章利用主成分聚类分析法构造了我国中小企业成长性评价模型,并以首批28家创业板上市企业作为样本,并对其进行实证检验。结果发现,主成份分析可以有效解决我国企业财务数据高维性和多重共线性的特点,判别模型更具说服力。同时还指出技术含量高、国家政策扶持力度大的企业,具有较高的成长性。在此基础上,提出了管理建议。     

教师教学工作评价指标的主成分分析

教学工作指标对学生评价教师教学工作所起的作用和影响是不同的。针对该问题,利用主成分分析统计方法,通过对实际评价数据的分析,说明这些指标在评价教师教学工作中的影响程度。分析结果可使教师有针对性地调整和完善自身状况,以适应学生的需求,促进教师教学工作质量的进一步提高。     

国债期限风险溢价的主成分分析

国债期限风险溢价是指国债投资回报率与无风险资产收益率之间的差值.分析国债期限风险溢价的影响因素及可预测性,具有较强的理论与实践意义.文章用上交所国债利率期限结构的前三个主成分因子对国债的月度风险溢价建立回归模型,取得了较好的统计效果.     

利用主成分分析对物流企业绩效的评价

本文利用主成分分析法,找出评价企业绩效的因子,以评价企业的经营绩效.     

主成分分析能客观赋权吗？

一、问题的提出统计评价分析即是从数量上展示和说明研究对象的规模大小、水平高低、发展速度快慢以及各种关系协调与否的一类统计分析方法。最简单的统计评价是根据某一指标或指标体系中各个指标逐一对研究对象进行评价,但问题是在很多时候这种评价可能很难得出被评价具体对象