合理进行多元分析——主成分分析

R195.1; 本文目的是介绍与主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现.基本概念包括相关矩阵、特征值与特征向量、主成分变量、主成分表达式和主成分的性质;计算方法涉及特征值与特征向量的求法、主成分分析的计算原理以及系数估计和个数的确定;两个实例中的资料分别为"20例肝病患者的4项肝功能指标的测定结果"和"23种肿瘤类期刊的文献计量学指标的调查结果";借助SAS对两个实例中的定量资料进行了主成分分析,并基于主成分的计算结果分别实现了样品聚类和样品排序,并对输出结果作出了解释....

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Published in四川精神卫生 Vol. 36; no. z1; pp. 48 - 54
Main Authors 胡纯严, 胡良平
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京 100029 2023
军事科学院研究生院,北京 100850%军事科学院研究生院,北京 100850
Subjects
主成分分析
Eigenvector
样品聚类
Eigenvalue
特征向量
Sample clustering
特征值
样品排序
Sample sorting
Principal component analysis
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ISSN1007-3256
DOI10.11886/scjsws20230605001

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Summary:R195.1; 本文目的是介绍与主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现.基本概念包括相关矩阵、特征值与特征向量、主成分变量、主成分表达式和主成分的性质;计算方法涉及特征值与特征向量的求法、主成分分析的计算原理以及系数估计和个数的确定;两个实例中的资料分别为"20例肝病患者的4项肝功能指标的测定结果"和"23种肿瘤类期刊的文献计量学指标的调查结果";借助SAS对两个实例中的定量资料进行了主成分分析,并基于主成分的计算结果分别实现了样品聚类和样品排序,并对输出结果作出了解释.
ISSN:1007-3256
DOI:10.11886/scjsws20230605001