第五章-主成分分析ppt课件.ppt
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2024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/21因为为正定矩阵,所以其特征根都是非负实数,将它们依大小顺序排列,其相应的特征向量记为,则相对于的方差为:2024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/21【例5.2】数据集Employeedata为Midwestern银行在1969-1971年之间雇员情况的数据,共包括474条观测及如下10个变量:Id(观测号)、Gender(性别)、Bdate(出生日期)、Educ(受教育程度(年数))、Jobcat(工作种类)、Salary(目前年薪)、Salbegin(开始受聘时的年薪)、Jobtime(受雇时间(月))、Prevexp(受雇以前的工作时间(月))、Minority(是否少数民族)。下面我们用主成分分析方法处理该数据,以期用少数变量来描述该地区居民的雇佣情况。2024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/21得分系数矩阵2024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/21主成分得分系数矩阵:2024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/212024/9/21