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    3.主成分分析的基本思想

    1993年 ,霍特林首先提出了主成分分析。 主要是为了解决如下问题:一方面为了避免遗漏重要的信息,人们会尽可能考虑多个指标,另一方面过多的指标会增加问题的复杂性,同时由于不同的指标对同一事物的反应,难免造成信息的大量重叠,这种重叠反而可能抹杀事物真正的特真和内在的规律。 

    主成分分析是对原始变量进行处理,计算出相关阵或者协方差矩阵,然后通过线性组合提取可以作为主成分的指标,在保留主要信息的前提下,研究多变量的问题,可以简化问题,揭示变量的内在关系。

    4.主成分分析的模型简介

    设对某一事物的研究涉及了 个指标,分别用 表示,这 个指标就构成了 维随机向量 ,设随机向量 的均值是 ,协方差矩阵是 。通过线性变化形成性的综合变量 ,原来的变量线性可以表示新的综合变量

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