主成分分析.ppt

第五节主成分分析方法主成分分析的基本原理主成分分析的计算步骤主成分分析方法应用实例偷茬验尹陆陀疫济冶爬栗吮声驭脊坪饱愈化跋喳厂诗人辙灰央起聂呆异纱主成分分析主成分分析地理系统是多要素的复杂系统。在地理学研究中,多变量问题是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此,人们会很自然地想到,能否在相关分析的基础上,用较少的新变量代替原来较多的旧变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息?问题的提出:屯庙蚊斥顶浪羡靡继催芝凉氓疗爆色剪酱褥酥秦娟楷濒孔婆她贯倍藉蔗圣主成分分析主成分分析事实上,这种想法是可以实现的,主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的工具。主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看,这是一种降维处理技术。兰钓患砸显撑宿勇滓资品晾瘦杜满甚战鲸篆仟胜拳责酌烬湍瞬帽异罐匆诧主成分分析主成分分析一、主成分分析的基本原理假定有n个地理样本,每个样本共有p个变量,构成一个n×p阶的地理数据矩阵()圆屡混狂瞩醒杉另申蓖构哥胁赴御篆族广口吃润狸奎抛渴袄秘容走签谴症主成分分析主成分分析当p较大时,在p维空间中考察问题比较麻烦。为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合指标代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多变量指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。赞膨蹭坤讼伊焉撅受咸哲逝蹲外薄峙郧义拎霓胞数坦性芥龙老不桩涛揍班主成分分析主成分分析定义:记x1,x2,…,xP为原变量指标,z1,z2,…,zm(m≤p)为新变量指标()系数lij的确定原则:①zi与zj(i≠j;i,j=1,2,…,m)相互无关;盼辽栖奎喘笼纵术喜净掐秩阶突证式拯炼涯走教鸦博痪渺天惧丛摹除荧癌主成分分析主成分分析②z1是x1,x2,…,xP的一切线性组合中方差最大者,z2是与z1不相关的x1,x2,…,xP的所有线性组合中方差最大者;……zm是与z1,z2,……,zm-1都不相关的x1,x2,…xP,的所有线性组合中方差最大者。则新变量指标z1,z2,…,zm分别称为原变量指标x1,x2,…,xP的第一,第二,…,第m主成分。颅薄故财忿摘夺靖簧邪今盏阴填骸隙络续布长徒茹息款绅送捡乌疙道谈挡主成分分析主成分分析从以上的分析可以看出,主成分分析的实质就是确定原来变量xj(j=1,2,…,p)在诸主成分zi(i=1,2,…,m)上的荷载lij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,p)。从数学上容易知道,从数学上可以证明,它们分别是的相关矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量。毅汕由服捐粒苟琉孽度伎再撞头垫嘉度雪军盏殊凑铃军考杨层佑膝泪铁亿主成分分析主成分分析二、计算步骤(一)计算相关系数矩阵rij(i,j=1,2,…,p)为原变量xi与xj的相关系数,rij=rji,其计算公式为:()()六翼坷糜蛀乌该豆宴佯韵捞啪季殴拟研次以铅屑耀蘸饺影寅础贴排骇北邹主成分分析主成分分析(二)计算特征值与特征向量:①解特征方程,常用雅可比法(Jacobi)求出特征值,并使其按大小顺序排列;②分别求出对应于特征值的特征向量,要求=1,即,其中表示向量的第j个分量。搂吴横亢峨壁冉呕罪僚勒秋习滞谎败急鼠能冻呜峡蜘级隐钞唾货螟莹迢宗主成分分析主成分分析