第五章 主成分分析(2)(主成分回归、经验正交分解EOF)

更新时间:2023-07-22 20:46:42 阅读: 评论:0

5.4  主成分聚类与主成分回归
5.4.1  变量聚类与样品分类
主成分分析可用于聚类:变量聚类与样品聚类。
变量聚类:由主成分系数的差异,可将变量聚类。例如例5.5中第2主成分中murder,rape, assult系数为负的, burglary,larceny, auto系数是正的。按系数正负可把7个变量分为两类:电磁兼容性 murder, rape, assult属于暴力程度严重的一类;道歉信怎么写才真诚burglary,larceny,auto属于暴力程度较轻的一类。按照这种方法,根据主成分系数的正负可以将变量聚类。
样品聚类:如果2个主成分能很好的概括随机向量的信息,计算每个样品的这两个主成分得分,把他们的散点图画出来,就能从图上将样品分类。
55(续2 按照第一、第二主成分得分,画出散点图
data crime;        /*建立数据集crime*/
input state $ 1-15 murder rape robbery assult burglary larceny auto;
/*建立变量state murder rape robbery assult burglary larceny autostate $ 1-15表示前15列存州名。murder rape robbery assult burglary larceny auto 按摩手法大全7种罪的犯罪率*/
cards;              /*以下为数据体*/
一起洗澡的老师  Albama        14.2    25.2      96.8      278.3    1135.5      1881.9    280.7
Alaska        10.8    51.6      96.8      284.0    1331.7      3369.8    753.3
唐朝官制
  Arirona        9.5    34.2    138.2      312.3    2346.1      4467.4    439.5
  Arkansas      8.8    34.2    138.2      312.3    2346.1      4467.4    439.5
  Califonia    11.5    49.4    287.0      358.0    2139.4      3499.8    663.5
个人简历表格
  Colorado      6.3    42.0    170.7      292.9    1935.2      3903.2    477.1
Conecticat      4.2    16.8    129.5      131.8    1346.0      2620.7    593.2
  Delaware      6.0    24.9    157.0      194.2    1682.6      3678.4    467.0
  Florida      10.2    39.6    187.9      449.1    1859.9      3840.5    351.4
  Geogia        11.7    31.1    140.5      256.5    1351.1      2170.2    297.9新阴流
  Hawaii        7.2    25.5    128.0      64.1    1911.5      3920.4    489.4
  Idaho          5.5    19.4      39.6      172.5    1050.8      2599.6    237.6
Illinois        9.9    21.8    211.3      209.0    1085.0      2828.5    528.6
  Indiana        7.4    26.5    123.2      153.5    1086.2      2498.7    377.4
  Iowa          2.3    10.6      41.2      89.8      812.5      2685.1    219.9
  Kansas        6.6    22.0    100.7      180.5    1270.4      2739.3    244.3
  Kentaky      10.1    19.1      81.1      123.3      872.2      1662.1    245.4
  Loisana      15.5    30.9    142.9      335.5    1165.5      2469.9    337.7
Maine          2.4    13.5      38.7      170.0    1253.1      2350.7    246.9
Maryland        8.0    34.8    292.1      358.9    1400.0      3177.7    428.5
Masschutts    3.1    20.8    169.1      231.6    1532.2      2311.3    1140.1
Michigan        9.3    38.9    261.9      274.6    1522.7      3159.0    545.5
Minnesota      2.7    19.5      85.9      85.8    1134.7      2559.3    343.1
Mississippi    14.3    19.6      65.7      189.1      915.6      1239.9    144.4
  Missouri      9.6    28.3    189.0      233.5    1318.3      2424.2    378.4
  Montana        5.4    16.7      39.2      156.8      804.9      2773.2    309.3
  Nebraska      3.9    18.1      64.7      112.7      760.0      2316.1    249.1
  Nevada      15.8    49.1    323.1      355.0    2453.1      4212.6    559.2
Mew Hampashare  3.2    10.7      23.2      76.0    1041.7      2343.9    293.4
  New Jery    5.6    21.0    180.4      185.1    1435.8      2774.5    511.5
  New Maxico    8.8    39.1    109.6      343.4    1418.7      3008.6    259.5
  New York      10.7    29.4    472.6      319.1    1728.0      2782.0    745.8
North Carolina  10.6    17.0      61.3      318.3    1154.1      2037.8    192.1
North Dakoda  100.9    9.0      13.3      43.8      446.1      1843.0    144.7
  Ohio          7.8    27.3    190.5      181.1    1216.0      2696.8    400.4
  Oklahoma      8.6    29.2      73.8      205.0    1288.2      2228.1    326.8
  Oregan        4.9    39.9    124.1      286.9    1636.4      3506.1    388.9
Pennsyvania    5.6    19.0    130.3      128.0      877.5      1624.1    333.2
Rhode Island    3.6    10.5      86.5      201.0    1849.5      2844.1    791.4
South Carolina  11.9    33.0    105.9      485.3    1613.6      2342.4    245.1
South Dakoda    2.0    13.5      17.9      155.7      570.5      1704.4    147.5
Tenne      10.1    29.7    145.8      203.9    1259.7      1776.5    314.0
  Texas          13.3    33.8    152.4      208.2    1603.1      2988.7    397.6
三星A7000

本文发布于:2023-07-22 20:46:42,感谢您对本站的认可!

本文链接:https://www.wtabcd.cn/fanwen/fan/89/1092444.html

版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。

标签:聚类   成分   变量   样品   系数
相关文章
留言与评论(共有 0 条评论)
   
验证码:
推荐文章
排行榜
Copyright ©2019-2022 Comsenz Inc.Powered by © 专利检索| 网站地图