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主成分分析法和聚类分析法的区别

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-28

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  知道合伙人游戏行家采纳数:9193获赞数:60866DNF7年玩家,现主玩修罗,同时获得搜狗问问DNF专家头衔。向TA提问展开全部主成分分析法在过程中产生新变量,而聚类分析法在过程中没有产生新变量。

  主成分分析法:一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。

  聚类分析法:理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种多元统计方法。

  展开全部1、聚类相当于将一大群人按照的距离(这里的距离可能是相似程度或者其他,越相似距离越短)进行分类,聚类分析可以获得数据的分类,但是这个分类不一定反映数据的真实模型。适用于目标分类。

  2、主成分分析是一种线性降维方法,由于原数据的维度过高,可以通过一些投影变换,将高维数据投影到低维度中,然后再观察数据的特点,便于对数据进行进一步的观察和处理。适用于目标的降维处理。

  3、简要的说,希望对样本进行分类,用聚类分析;要对变量进行压缩就用主成分分析。

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