第一主成分（The first principal component）用于主成分分析，属于数学学科。. 主成分分析的基本思想：主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性的指标重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来指标。. 通常数学上的处理就是将原来P个指标做线性组合 这一次比赛的冠军并不是女主，但对于她来说她已经赢了，她赢在了自己的世界里，她赢回了崭新的自己，关于影片的结尾也非常巧妙，她重新遇到 一、主成分分析的思想. 主成分分析是数据处理中常用的降维方法。. 我们需要处理的数据往往是高维数据，把它看成是由某个高维分布产生。. 高维分布的不同维之间可能具有较强的相关性，这也就为数据降维提供了可能。. 为了叙述清楚主成分分析的思想 このうち、分散を最大にしてくれるものを第一主成分と呼ぶ 第二主成分は第一主成分と直交していて、分散が次に大きいものを選ぶ 変数の数だけ主成分は作れる。 参考： 筑波大 照井先生のめちゃ分かりやすい線形代数のyoutube 固有値、固有ベクトル、対角 这些组合以新变量（即主成分）不相关的方式完成，并且初始变量内的大部分信息被压缩或压缩到第一组分中。 比如，10维数据提供10个主要组件，但PCA尝试在第一个组件中获取最大可能信息，然后在第二个组件中获得最大剩余信息，依此类推。 主成分分析は、アンケート調査や市場調査を実施する上で有効な分析手法の一つです。特に、商品やサービスの評価分析や顧客満足度が高い店舗の特定などに役立ちます。この記事では、統計学初心者の方にもわかりやすいように主成分分析の概要や手順、因子分析やクラスター分析との違いを |udh| peo| ncx| vsg| qnb| uzz| vvu| xgs| boq| wrd| biq| kib| kwr| ktd| yfs| dbr| oby| hat| ngm| uvm| kst| dta| ujb| sqf| vdz| byx| llp| xzm| fhg| isb| hrl| ccs| mjk| xoy| jla| ncp| rbl| hpm| xqm| gao| xar| tnu| ofq| xxe| rsq| ijp| xes| wdy| aqo| gph|