【数学建模】MATLAB应用实战系列(八十七)-主成分分析法(附MATLAB和Python代码)
【摘要】
前言
主成分分析法最常用于降维也可以用来综合评价,此篇主要介绍用主成分分析法用于综合评价。主成分分析综合评价法是从原始数据所给定的信息直接确定权重,进而进行评价的方法。在进行主成分分析时,所取权重直接为对应主成分的方差贡献率,某个主成分在综合评价时所能反映的信息越多,相应的权重也就越大。
文献[1]中也指出,运用主成分分析法赋权重应...
前言
主成分分析法最常用于降维也可以用来综合评价,此篇主要介绍用主成分分析法用于综合评价。主成分分析综合评价法是从原始数据所给定的信息直接确定权重,进而进行评价的方法。在进行主成分分析时,所取权重直接为对应主成分的方差贡献率,某个主成分在综合评价时所能反映的信息越多,相应的权重也就越大。
文献[1]中也指出,运用主成分分析法赋权重应该注意一些问题。主成分分析综合评价的应用条件是: 指标是正向、标准化的,主成分载荷阵达到更好的简单结构,主成分正向,主成分与变量显著相关。
01实例分析
还是用一篇高引用论文[2]为例,对不同的火电机组进行评价。现有1~5号机组,对它们的指标1(可靠性),指标2(经济性),指标3(技术性),指标4(运行性)进行综合评价。数据表格如下:
机组 |
指标1 |
指标2 |
指标3 |
指标4 |
1 |
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原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/122066048
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