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    《主成分分析杨》PPT课件.ppt

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    《主成分分析杨》PPT课件.ppt

    主成分分析,Principal Component Analysis,什么是主成分分析,主成分分析是一种把多个指标综合为少数几个指标的统计方法。,主成分分析的功能,简化数据,或者叫降维。揭示变量之间的关系。进行统计解释。,主成分分析的应用例子,一项十分著名的工作是美国的统计学家斯通(stone)在1947年关于国民经济的研究。他曾利用美国1929一1938年各年的数据,得到了17个反映国民收入与支出的变量要素,例如雇主补贴、消费资料和生产资料、纯公共支出、净增库存、股息、利息外贸平衡等等。,主成分分析的应用例子,在进行主成分分析后,竟以97.4的精度,用三新变量就取代了原17个变量。根据经济学知识,斯通给这三个新变量分别命名为总收入F1、总收入变化率F2和经济发展或衰退的趋势F3。更有意思的是,这三个变量其实都是可以直接测量的。斯通将他得到的主成分与实际测量的总收入I、总收入变化率 以及时间t因素做相关分析,得到下表:,1 总体主成分,假设我们所讨论的实际问题中,有p个指标,我们把这p个指标看作p个随机变量,记为X1,X2,Xp,它们组成一个随机向量,记为:,向量的协方差矩阵,一般向量的协方差矩阵,设 是一个随机向量,若 和 的协方差 存在,则 的协方差矩阵为:,总体主成分的定义,考虑这P个随机变量的特殊的线性组合:,总体主成分的定义,令,总体主成分的定义,将这个线性组合表示为:且 为协方差矩阵 的第 个特征根 对应的单位正交特征向量,称 为 的第 个(总体)主成分。,总体主成分的定义,所谓单位正交特征向量是指,总体主成分的性质,(1)主成分之间不相关。可计算(2)达到最大的单位向量。且可计算,总体主成分的性质,(3)主成分组成的随机向量记为:则其中 即A为特征向量组成的矩阵且为正交阵:还有,的协方差阵为对角矩阵:,总体主成分的性质,()系统总方差不变,即这样,存在m(mp)使即原始变量提供的总信息(总方差)可用前m个主成分所提供的信息来近似。,主成分的贡献率,在误差容许的范围内,可挑选合适的m(mp),用个m主成分代替p个原始变量,就会达到降维的目的。我们称 为主成分 的贡献率。称 为主成分 的累积贡献率。注:通常取使累积贡献率达到75%以上的m个主成分就可以了。,总体主成分的性质,主成分与原始变量的相关系数:称 为因子载荷量,全部因子载荷量组成一个方阵叫因子载荷矩阵。,总体主成分的性质,(5)因子载荷矩阵各行之平方和:(6)因子载荷矩阵各列之加权平方和:,另一种贡献率,前m个主成分对某原始变量 的贡献率:注:两种贡献率不同。,主成分的两个例子,例1 设随机向量的协方差矩阵为:试求主成分。,主成分的两个例子,例2 设随机向量的协方差矩阵为:试求主成分及贡献率。,2 标准化变量的主成分,原始变量的计量单位改变之后,可能导致主成分发生变化,因此有必要标准化:将 标准化为计算公式为,标准化变量的主成分,标准化的随机向量的协方差矩阵与原始随即向量的相关矩阵相等:所以,可由相关阵出发求出 的主成分。,标准化变量主成分的性质,(1)系统的总信息量为:(2)相关系数为:标准化后的因子载荷矩阵为:,标准化后的因子载荷矩阵,标准化变量主成分的例子,例3 设 的协方差矩阵 和相关矩阵 分别为:对比其主成分。,3 样本主成分,在实际问题中,总体随机变量的协方差矩阵和相关矩阵都是未知的,需要抽样估计,这样就得到了样本主成分。假设对的第一次观测得到第二次观测得到一般地,第t次观测得到各次观测值也叫样品。,样本数据矩阵,共有个数据,用一个样本数据矩阵表示:,样本主成分,由此可以计算样本均值,样本协方差矩阵,样本相关矩阵等。可以利用样本相关矩阵求得标准化变量的样本主成分,作为主体主成分的一个估计。假定已经得到了样本主成分:注:这里假设变量和观测数据已标准化。,样本主成分得分矩阵,将每一次观测数据代入上式右端,得到个数据:可组成样本主成分得分矩阵:,各次观测值样本主成分得分,还可由主成分与原始变量的关系得到:详细写出来:,各次观测值的样本主成分得分,将样本数据矩阵的各行分别代入上式,得各次观测值(也叫样品)的样本主成分得分,如为第一次观测值的的分值,等等。注:贡献率与累计贡献率的概念类似。,主成分的应用,将指标变量分类;对样品排序和分类;3 做主成分回归;4 在DEA中减少指标个数;5进行系统综合评价。,1 对指标变量分类,若 和 的相关系数,则可以把这两个变量分为一类。其中 是第k个主成分在变量 上的因子载荷量。,2 对样品分类,样品是P维空间的点,的距离近似为零,则可分为一类。,做主成分回归,用主成分代替原始变量,以消除多重共线性。,4 在DEA中减少指标个数,用主成分代替输入输出指标以提高DMU的相对效率的可区分度。,5 系统综合评价方法,加权法。利用公式下述公式计算:其中 为累计贡献率。当第一主成分的各系数符号相同时,利用 计算。与专家评估相结合,把专家收集的信息拿来对主成分评估法进行修正。,

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