PCA在克服变量多重相关性中的局限作用

被引：1

作者：

郭凯红

机构：

[1] 辽宁大学信息科学与技术学院

来源：

计算机应用 | 2007年 / 09期

关键词：

主成分分析; 多指标; 多重相关; 数据变异与相似;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对主成分分析(PCA)在非线性特征的观测变量中应用的局限作用,对PCA进行了理论研究。基于欧氏空间和统计方法,讨论了PCA的数学本质,以变量高度多重相关为例,分析了非线性系统结构,提出并证明了PCA在克服变量多重相关性和多指标系统评估中存在局限性的必然原因。针对一些具体的非线性问题,提出了若干改进的PCA方法,以及消除其局限性的方法和建议。

引用

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页码：2346 / 2348+2352 +2352

页数：4

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