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plink pca分析

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主成分分析(Principalcomponentsanalysis，在多元统计中分析，主成分分析 (PCA)是分析的一种 ， 是简化的 。主成分分析 (PCA)是统计学分析和数据集简化的一种方法 。
1、统计学方法:主成分 分析(PCA本文重点介绍降维常用的统计学分析方法之一:主成分分析方法 。对于影响31个城市综合评价的8个指标，采用主成分分析法确定8个指标的权重，并用SPASS和Python进行运算 。主成分分析分析的思想是通过线性组合(矩阵旋转)将原始变量转化为若干个线无关变量，新生成的变量包含了原始变量的大部分信息，从而达到降维的目的 。
在实际使用中，如果变量之间的数据波动较大，就需要对数据进行归一化处理 。但在标准化的过程中，一些原本描述变量间离差差异的信息会被抹去 。所以标准化要看实际使用场景 。主成分分析对数据不要求正态分布，由于应用范围广，主要采用线性变换的技术 。通过对原始变量的综合和简化 ， 可以客观地确定各指标的权重，避免主观判断的随意性 。
2、主成成分 分析(PCA主成分分析(PCA)是最常见的降维算法 。在PCA中，我们需要做的是找到一个向量方向 。当我们将所有的数据投影到这个向量上时 ， 我们希望投影的平均均方误差能够尽可能的小 。方向向量是经过原点的向量，投影误差是从特征向量到方向向量的垂直线的长度 。以下是对主成分分析问题的描述:问题是将维度数据降维，目标是求向量 。
使得总投影误差最小 。主成分分析与线性复习的比较:主成分分析与线性回归是两种不同的算法 。主成分分析最小化投影误差，而线性回归试图最小化预测误差 。线性回归的目的是预测结果，但是主成分分析不做任何预测 。上图中，直线回归的误差(垂直于横轴投影)在左边 ， 主成分分析的误差在右边(垂直于红线投影) 。
3、主成分 分析(PCA主成分分析例:平均值为(1，3)的高斯分布，在(0.878，0.478)方向的标准差为3，在其正交方向的标准差为1 。这里黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量 ， 其长度与对应特征值的平方根成正比，以原分布的平均值为原点移动 。在多元统计分析中，主成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术 。
这是通过保留低阶主分量并忽略高阶主分量来实现的 。这种低阶组件通常可以保留数据的最重要方面 。但是，这是不确定的，要看具体应用 。因为主成分分析依赖于给定的数据，所以数据的准确性对分析的结果影响很大 。主成分分析是卡尔·皮尔逊在1901年发明的，用于分析数据和建立数学模型 。该方法主要是通过协方差矩阵的特征分解得到数据的主成分(即特征向量)及其权重(即特征值) 。研究一个问题，要考虑很多指标，这些指标可以从不同方面反映我们所研究对象的特征，但在一定程度上存在信息重叠，存在一定的相关性 。这种重叠的信息有时甚至会抹杀事物的真实特征和内在规律 。主成分分析利用降维的思想，在尽量减少数据信息损失的原则下，对高维变量空间进行降维，即在众多变量中寻找少数几个综合指标(原变量的线性组合)，这些综合指标会尽可能多地保留原指标的变异信息，这些综合指标是不相关的 。
【plink pca分析】主成分的数量少于原始变量的数量 。主成分分析是一种数学变换方法，通过线性变换将给定的一组变量转化为一组不相关的变量 。在这个变换中，变量的总方差保持不变，同时第一主成分方差最大，第二主成分方差第二，以此类推 。主成分与原始变量的关系(1)每个主成分都是原始变量的线性组合 。(2)主成分数少于原始变量数 。
4、PCA主成分 分析原理在多点地统计中，数据模板构成了一个空间结构，不同方向的节点是一个变量 。数据事件是由许多变量值组成的整体 。在计算和比较数据事件的相似度时 ， 需要逐点计算差异；聚类时要比较所有的数据事件，导致计算效率非常低 。因此 ， 需要挖掘数据事件的内部结构，组合其变量，得到特征值，用少量的特征值完成数据事件的聚类 。
因此，PCA主成分分析被引入到多点地质统计学中 。主成分分析 (PCA)是一种抓住事物主要矛盾的统计分析方法，可以从多个事物中分析主要影响因素，揭示事物本质 ， 简化复杂问题，PCA的目标是找到R (R 。

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