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LATENT协方差矩阵的特征值。 SCORE是对主分的打分,也就是说原X矩阵在主成分空间的表示。 COEFF是X矩阵所对应的协方差阵V的所有特征向量组成的矩阵,即变换矩阵或称投影矩阵。 用你的原矩阵x*coeff(:,1:n)才是你要的的新数据,其中的n是你想降到...

princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), ...)当cor = TRUE是使用相关系数...

princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算 当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算 用相关系数矩阵计算就相当于先标准化,在进行主成分分析 用。

在r中看函数源代码: 在R中,代码可以分为如下几个级别: 首先,是你输入了函数对象名称,你可以直接看到代码的,如要获得函数对象fivenum的代码,就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以

[COEFF, SCORE, LATENT] = PRINCOMP(X) LATENT协方差矩阵的特征值。 SCORE是对主分的打分,也就是说原X矩阵在主成分空间的表示。 COEFF是X矩阵所对应的协方差阵V的所有特征向量组成的矩阵,即变换矩阵或称投影矩阵。

X1=SCORE*PC'; 用上面语句试试

LATENT协方差矩阵的特征值。 SCORE是对主分的打分,也就是说原X矩阵在主成分空间的表示。 COEFF是X矩阵所对应的协方差阵V的所有特征向量组成的矩阵,即变换矩阵或称投影矩阵。 用你的原矩阵x*coeff(:,1:n)才是你要的的新数据,其中的n是你想降到...

若a特征向量,理论上对任何常数c,ca也是特征向量。即使标准化,也可以取两个不同方向。如果知道一个分量为正,则标准化后是唯一的。

MATLAB直接用样本实现主成分分析用有多种方式,但是mathwork公司推荐(1)式,因为princomp在使用时调用的是pca,两者的计算结果一样,而且pca多一项explain,更强大。 [coeff,score,latent,tsquared,explained]= pca(X) (1) [COEFF,SCORE,latent,...

有点看不懂了,乱七八糟的!

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