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主成份分析应用于人类学数据处理中的若干问题
1
作者
戴星翼
王晓阳
何惠琴
《解剖学通报》
1984年第4期324-329,共6页
本文通过分析某些实例,试图回答二个PCA应用中人们普遍遇到的问题,如何在实际问题中选择合适的分析方法以及如何选择合适的主成份。结论表明,当资料中各变量的重要性不取决于方差大小时以选择相关阵主成份法(R—PCA)为宜,重要性取决于...
本文通过分析某些实例,试图回答二个PCA应用中人们普遍遇到的问题,如何在实际问题中选择合适的分析方法以及如何选择合适的主成份。结论表明,当资料中各变量的重要性不取决于方差大小时以选择相关阵主成份法(R—PCA)为宜,重要性取决于方差大小时以选择协差阵主成份法(V—PCA)为宜。当PCA用于统计目的时,应通过对特征根进行显著性检验的方法确定选择多少个主成份,当PCA只是一种数据转换时,则无需作显著性检验,只需根据各主成份的人类学意义来确定如何加以选择。
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关键词
主成份分析
PCA
因子负荷量
人类学
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职称材料
题名
主成份分析应用于人类学数据处理中的若干问题
1
作者
戴星翼
王晓阳
何惠琴
机构
复旦大学生物系人类学教研室
上海自然物博馆
出处
《解剖学通报》
1984年第4期324-329,共6页
文摘
本文通过分析某些实例,试图回答二个PCA应用中人们普遍遇到的问题,如何在实际问题中选择合适的分析方法以及如何选择合适的主成份。结论表明,当资料中各变量的重要性不取决于方差大小时以选择相关阵主成份法(R—PCA)为宜,重要性取决于方差大小时以选择协差阵主成份法(V—PCA)为宜。当PCA用于统计目的时,应通过对特征根进行显著性检验的方法确定选择多少个主成份,当PCA只是一种数据转换时,则无需作显著性检验,只需根据各主成份的人类学意义来确定如何加以选择。
关键词
主成份分析
PCA
因子负荷量
人类学
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
主成份分析应用于人类学数据处理中的若干问题
戴星翼
王晓阳
何惠琴
《解剖学通报》
1984
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