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求数理统计高手帮忙分析主成分分析(PCA)图,急用!

来源:学生作业帮 编辑:搜狗做题网作业帮 分类:数学作业 时间:2024/07/11 12:48:18
求数理统计高手帮忙分析主成分分析(PCA)图,急用!
我最近看到一篇文献,是用PCA技术(Principal Component Analysis)进行分析的,得到一个图.求高手指教,感激不尽!
求数理统计高手帮忙分析主成分分析(PCA)图,急用!
这应该是定性分析软件比如NVINO 做的图吧.
实际上就是看这些termS 之间是否有关联. 如果把这些components 分成3个catalogues 3类型,那么有些是有关联的,因为都在一个维面上或说可以分在一类. 有些既可以在第一类又可以在第二类, 旁边那些百分比是给个大概的印象,比如pc1 0.61 那么可以基本认可在这一个维面上的这个term 是可以属于一个principle component 的. 如果0,05这么小的概率的话,那么原来分的那些terms 可能需要重新归类,因为有些链接太紧密了.因为component下面都是terms 来定义的嘛
再问: 你好,我还是有些不明白,比如:PC1、PC2、PC3在的三个轴上的数值有负有正, 这些数值是什么意思?三个平面的每个代表一个主要成分,a图中怎么会有四种物质呢?而且还是两个物质在一起的?图中的灰色箭头是什么意思?它所指的方向,又是怎么得来的?是人为手动加上去的,还是软件分析自动生成的?
再答: 先说那些点吧,那些点就是定义 varibles的term吧,然后这些terms那么多,有可能很有联系, 是吧。 那么这些联系可能是正相关可能是负相关, 比如第一个图,PC3上的排列间隔是1,其他排列间隔是2,说明可能定义PC3 的TerMs联系太紧密了, 就给出一个大概的箭头,这一维面上的黑点得分在+1 以下的属于 Salicin CAFEIN,+2以上黑点和 白点最好是另一个variable sucros inositol . 你也可以根据标度想象一些立方体盒子, 每个盒子里面装一些点,那么这个软件出的箭头就给出盒子的尺寸这样, 比如图1, 盒子尺寸为高3 (-1.5到 -4)宽为7 (-6 到 1) 长 10(-6到4 ), 这个盒子里装的黑点ms 可以属于 Salicin CAFEIN, 因为这是定性软件的结果,所以只是给出大概的印象,你归类的TerMS 是不是合理。