欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:41965714
大小:925.59 KB
页数:24页
时间:2019-09-05
《SAS主成分分析报告》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、实用标准文案SAS主成分分析分类:数据之美2013-07-2820:182343人阅读评论(0)收藏举报目录(?)[-]1.主成分分析流程2.SAS主成分分析示例3.SAS主成分分析输出结果详解4.特征值和特征向量隐藏的秘密5.总结6.参考文献同事讲主成分分析,举了这么个例子:就像你选女人,有身材、相貌两个指标,如果身材、相貌都很突出,那当然很好选择;但如果两个女人,一个身材突出,一个相貌出众,看着都很喜欢,那可如何是好!这个时候通过主成分分析,汇总出一个指标,这个指标可以一定程度上代替原来的身材、相貌,这时就可以排序做出选择了。这例子当然有很多缺陷,但至少指出了主
2、成分分析的目的之一:减少决策变量数,也就是降维。主成分分析的另一个目的是防范多重共线性。实际问题往往涉及很多变量,但某些变量之间会有一定的相关性,我们希望构造较少的几个互不相关的新指标来代替原始变量,去除多重共线性,减少所需分析的变量,同时尽可能减少这一过程的信息损失。主成分分析正是基于这样的目的而产生的有效方法。文档大全实用标准文案主成分分析流程主成分分析包含以下流程:1、原始数据标准化。2、计算标准化变量间的相关系数矩阵。3、计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。4、计算主成分变量值。5、统计结果分析,提取所需的主成分。SAS主成分分析示例我们从实战入手,先来个简
3、单的例子,完整体验使用SAS进行主成分分析的过程。准备好图1所示的数据集,该数据集包含5个变量和22个观测。其中变量num用于标识每条观测。文档大全实用标准文案图1可以直接复制下面的程序完成输入:data Practice.PCA_Demo; input numvar1var2var3var4; cards; 1 21 10.7 99.7 9.5 2 9.5 17.9 139.6 18.7 3 21.
4、2 8.4 90 6.8 4 12 22.7 42.5 24.1 5 6.8 21.2 55.2 22.4文档大全实用标准文案 6 8.2 22.4 55.6 22.6 7 3.6 29.2 68.3 26.7 8 19.5 15.2 18.8 17.4 9 24.8 5.4
5、 43.7 2.9 10 8.4 18.6 146.2 19.7 11 28.9 4.4 4.9 1.1 12 19.5 15.1 10.2 18.5 13 28.3 4.7 13.3 1.8 14 24.7 12.1 116.8 12.6 15 12.8 23.6 90 23.7
6、16 23.1 6.8 100.1 3.7 17 15.1 13.7 100.9 14.2 18 2.9 6.2 80.7 2.7 19 18.4 11.8 99.3 13.8 20 22.9 12.3 47.6 13.3 21 5.8 29.4 83.5 27.6 22 18.8 8.6 61.
7、1 8.9;文档大全实用标准文案run ;我们的目的是,化简var1-var4四个变量,找出可以替代这四个变量的若干个彼此独立的新变量,也就是找出主成分。主成分分析代码如下:proc princomp data =Practice.PCA_Demo out =Work.PCA_Demo_out prefix =comp outstat =Work.PCA_Demo_stat ; var var1var2var3var4;run ;这段代码翻译
此文档下载收益归作者所有