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Le componenti principali non sono correlate?

Sommario:

Le componenti principali non sono correlate?
Le componenti principali non sono correlate?

Video: Le componenti principali non sono correlate?

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Video: L'Analisi delle Componenti Principali PCA con IBM SPSS Statistics 2024, Maggio
Anonim

Le componenti principali hanno una varietà di proprietà utili (Rao 1964; Kshirsagar 1972): Gli autovettori sono ortogonali, quindi le componenti principali rappresentano direzioni congiuntamente perpendicolari attraverso lo spazio delle variabili originali. I punteggi dei componenti principali sono congiuntamente non correlati

Le componenti principali sono correlate?

L'analisi delle componenti principali è basata sulla matrice di correlazione delle variabili coinvolte, e le correlazioni di solito richiedono una grande dimensione del campione prima di stabilizzarsi.

I componenti PCA sono indipendenti?

PCA proietta i dati in un nuovo spazio coperto dalle componenti principali (PC), che non sono correlate e ortogonali. I PC possono estrarre con successo le informazioni rilevanti nei dati. … Questi componenti sono statisticamente indipendenti, ovvero non ci sono informazioni sovrapposte tra i componenti.

Il componente principale è unico?

Quindi in PCA unidimensionale, troviamo una linea per massimizzare la varianza della proiezione dei dati bidimensionali su quella linea. … Questa linea non è univoca quando i dati 2D hanno simmetria rotazionale, quindi ci sono più linee che danno la stessa varianza massima nella proiezione.

Le componenti principali sono ortogonali?

Le componenti principali sono gli autovettori di una matrice di covarianza, e quindi sono ortogonali. È importante sottolineare che il set di dati su cui deve essere utilizzata la tecnica PCA deve essere ridimensionato. I risultati sono anche sensibili al ridimensionamento relativo.

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