主成分的贡献率如何计算?
A: 主成分对应的特征值在总特征值之和中所占的比例
B: 主成分对应的方差
A: 主成分对应的特征值在总特征值之和中所占的比例
B: 主成分对应的方差
A
举一反三
- 在进行主成分选取的时候，一般取累计贡献率达85%~95%的特征值λ₁，λ₂，λ₃（m≤P）对应的主成分，或者取其特征值大于1的主成分
- 中国大学MOOC: 在进行主成分选取的时候，一般取累计贡献率达85%~95%的特征值所对应的主成分，或者取其特征值大于1的主成分。（）
- 主成分分析的计算步骤：①计算______ 矩阵，②计算特征值与特征向量，③计算主成分贡献率及累计贡献率，④计算______ 。（每空 0.5 分）
- 在实际应用中，需要确定主成分的个数，常用的方法有： A: 方差贡献率大于一定的阈值如85% B: 根据实际需要，事先确定提取主成分的个数 C: 保留所有主成分 D: 取最大特征值对应的主成分
- 在主成分选择时，关于特征根的贡献率的说法正确的有（ ）。 A: 对于p个变量的相关系数矩阵有p个特征值，并且这p个特征值的和为p，因此，每个特征值理论上的平均值应该为1，但实际上特征值依次减少 B: 每个主成分的方差占所有变量的方差的和的百分比为贡献率，数值上等于对应的特征值和所有特征值的和的比值 C: 第i个主成分的贡献率是第i个特征值的贡献率，是指第i个特征值除以p的商的百分率 D: 累积贡献率就是贡献率之和
内容
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在主成分分析法中，第一主成分是散布矩阵的最大特征值对应的特征向量的方向，也是数据的方差最大的方向。
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在主成分选择时，关于特征根的贡献率的说法不正确的有： A: 对于p个变量的相关系数矩阵有p个特征值，并且这p个特征值的和为p，因此，每个特征值理论上的平均值应该为1，但实际上特征值依次减少。 B: 每个主成分的方差占所有变量的方差的和的百分比为贡献率，数值上等于对应的特征值和所有特征值的和的比值。 C: 第i个主成分的贡献率是第i个特征值的贡献率，是指第i个特征值除以p的商的百分率。 D: 特征值没什么意义。
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主成分分析中,一般取累积贡献率达()的特征值对应的主成分 A: 65%-75% B: 75%-85% C: 85%-95% D: 95%-100%
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主成分分析中可以取累计方差贡献率不小于80%的前q个主成分或选用特征值不小于1的前q个主成分。
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主成分分析中协方差阵的特征值是主成分的方差吗?