数学建模评价模型中主成分分析(PCA)SPSS&python实现 |
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用微信扫码二维码 分享至好友和朋友圈 PCA介绍 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA):利用降维的方法,把多指标转化为几个综合指标的多元统计方法; 实际问题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(因素),每个变量在不同程度上包含了结果的部分信息; 主成分:由原始指标进行线性组合形成的几个新指标,用这几个新指标尽可能地去解释原来指标包含的大部分信息; 比如:一个对国民经济的研究,经过主成分分析后,用三个新变量能够代替原来的17个变量,并且保持97.4%的精度; 主成分与原始变量的关系: 主成分保留了原始变量绝大多数信息; 主成分的个数大大少于原始变量的数目; 各个主成分之间互不相关; 每个主成分都是原始变量的线性组合; 一般来说,代表原来m个变量的主成分不止一个,但不同主成分的信息不能相互包含,统计上的描述就是:两个主成分的协方差为0,几何上就是两个主成分正交; SPSS实现 步骤:SPSS导入数据 -> 分析 -> 降维 -> 因子分析;描述 -> 系数;抽取 -> 碎石图;得分 -> 显示因子得分系数矩阵; 1.量纲 主成分分析的结果受量纲的影响,由于各变量的单位可能不同,结果也不同;这是最大的问题,所以主成分分析之前都需要对个变量进行无量纲化处理,然后用协方差 or 相关系数矩阵进行分析;SPSS在分析之前自带无量纲化处理了; 无量纲化处理一般分两种: (1) 归一化 其一:min-max归一化 => 其二:平均归一化 => (2) 标准化 SPSS手动无量纲化(标准化):分析 -> 描述统计 -> 描述 -> 勾选"将标准化得分另存为变量" 2.相关性矩阵 3.总方差解释 4.碎石图 5.求指标对应系数 方法一:利用成分矩阵+解释总方差求得 Fn前面的系数 就是拿 Fn的贡献率/(F1和F2的累计贡献率);比如F1前面的系数:(72.2/84.5); 方法二:利用成分得分系数矩阵(简单但不建议) 计算综合评价值 F=W1F1+W2F2;Wi 为第 i 主成分的贡献率; 比如方法一代入后最终结果如下: 比如方法二代入后最终结果如下: python实现 简单的主成分分析 sklearn.decomposition模块的PCA函数sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True) n_components:缺省默认为None,所有成分被保留;若设为2,则提取2个主成分,若为0.85,则自动选择主成分,使满足累计贡献率85%; copy:缺省默认为True,表示运行算法时,将原始数据复制一份进行分析;若为false,则在原始数据上进行降维计算; 步骤: 对数据矩阵A进行标准化得到B; 计算相关系数矩阵np.corrcoef(B.T); 计算相关系数矩阵R的特征值 λ1>λ2>…>λm ,以及对于的标准正交化特征向量 u1,u2…um,向量是按列的;利用特征变量得到主成分变量表达式 F1 = u11x1’+u21x2’…+um1ym,F2=…; 计算主成分贡献率和累计贡献率,一般取累计贡献率达到85%以上的主成分就行 利用得到的主成分F1,F2,…Fk分析问题,进行评价; 案例: import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA a = np.loadtxt("Pdata11_7.txt") b = np.r_[a[:, 1:4], a[:, -3:]] # 构造数据矩阵 print("相关系数矩阵:", np.around(np.corrcoef(b.T), decimals=3)) # 数据标准化并计算相关系数矩阵,并保留三位小数 md = PCA(n_components=0.85).fit(b) # 构造并训练模型(累计贡献率>85%即可) print("特征值为:", md.explained_variance_) print("各主成分的贡献率:", md.explained_variance_ratio_) print("奇异值为:", md.singular_values_) print("各主成分的系数:\n", md.components_) # 每行是一个主成分 """下面直接计算特征值和特征向量,和库函数进行对比""" cf = np.cov(b.T) # 计算协方差阵 c, d = np.linalg.eig(cf) # 求特征值和特征向量 print("特征值为:", c) print("特征向量为:\n", d) print("各主成分的贡献率为:", c / np.sum(c)) 分析评价: 主成分分析用于综合评价 主成分分析可应用于诸多评价领域,诸如投资组合风险管理、企业效益的综合分析、图像特征识别等;将主成分分析于聚类分析、判别分析以及回归分析方法相结合; 一般步骤: 若各指标的属性不同(成本型、利润型等),将原矩阵A标准化为B; 计算B的相关系数矩阵R; 计算 R 的特征值 λ 以及相应的特征向量 u; 根据特征值计算累计贡献率,确定主成分的个数,而特征向量 ui 就是第 i 主成分的系数向量; 计算主成分的得分矩阵,若选定 K 个主成分,则主成分得分矩阵为 F = B ·[u1,u2,···,uk]; 计算综合评价值 Z=FW,其中 W 是第 i 主成分的贡献率(占总主成分贡献率的多少);根据综合评价值进行排序,若为效益型指标,则评价值越大排名越靠前;若为成本型指标值,则评价越小排名越靠前; 对于下列案例: import numpy as np from scipy.stats import zscore a = np.loadtxt("Pdata11_8.txt") print("相关系数阵为:\n", np.corrcoef(a.T)) b = np.delete(a, 0, axis=1) # 删除第1列数据 c = zscore(b) r = np.corrcoef(c.T) # 数据标准化并计算相关系数阵 d, e = np.linalg.eig(r) # 求特征值和特征向量 rate = d / d.sum() # 计算各主成分的贡献率 print("特征值为:", d) print("特征向量为:\n", e) print("各主成分的贡献率为:", rate) k = 1 # 提出主成分的个数 F = e[:, :k] score_mat = c.dot(F) # 计算主成分得分矩阵 score1 = score_mat.dot(rate[0:k]) # 计算各评价对象的得分 score2 = -score1 # 通过表中数据以及score1观测,需要调整得分的正负号 print("各评价对象的得分为:", score2) index = score1.argsort() + 1 # 排序后的每个元素在原数组中的位置 print("从高到低各个城市的编号排序为:", index) Notice 主成分分析时,主成分的系数的正负号是不可控的,因为特征向量乘以 -1 仍然是特征向量,所以一定要根据实际问题判断系数要不要取相反数!主成分分析之前,一定要进行数据的标准化 or 归一化,一般是标准化; 官方培训:第七届“数维杯”数学建模夏令营倒计时12天 为了更好地服务参赛同学,提高参赛者的建模能力,暑期数维杯夏令营开班啦!数维杯数夏令营每年举办一届,已经连续举办七届,已成为高校数学建模培训示范性基地,属于系统性的数学建模学习,主要针对国赛美赛等其它区域赛,采用分班教学,专家教授授课,7天集训+3天模拟赛+赛后点评解析,并配有助教全程课后指导, 累计指导学生近1000余队(2800余人次),国赛荣获800余项省级以上数模奖项,参培学员获奖率超过80%,每期仅限招200人! 群内获取往年夏令营资料、授课内容、夏令营详情等最新资讯 好啦~数模国赛即将来临啦 数乐君继续给大家发福利啦 里面都是一些数学建模竞赛中 经常能用到的必备干货商品 可以根据自己的需求去购买哦 特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。 Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services. /阅读下一篇/ 返回网易首页 下载网易新闻客户端 |
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