生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析及其matlab實(shí)現(xiàn)源碼與8主成分分析_第1頁
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文檔簡介

K-均值聚Bayes判Fisher判方差（特征值得分（投影PCA的作載荷軸（特征矢量K-均值聚Bayes判Fisher判方差（特征值得分（投影PCA的作載荷軸（特征矢量Logistic回多變量分析(multivariateanalysis)多變量分析(multivariateanalysis)多元線性回歸(MultipleLinear)?多元線性回歸(MultipleLinear)?Lbk其中的各項(xiàng)待定系數(shù)(b0除外)ZZ12XX12PX1,ZZ12XX12PX1,X2的散點(diǎn)Z1,Z2的散點(diǎn)Howtofindx1,x2的均值為185.7和x1,x2的均值為185.7和.52..s 54如果這些點(diǎn)具有二元正態(tài)分布，這個(gè)橢圓能包含40％的點(diǎn)，這時(shí)橢圓％的點(diǎn)z1和z2的均值為0。這和我們最初把（z1,z2）軸看作是x1,x2的均值是(Principalysis,是(Principalysis,塖竇掙塖竇掙冷厃玻ㄟ攙腩顓莛踉詳抗冷厃ㄑ嗸鼻暔頇塖キ暎無關(guān)且相互正交的向量來表征原來數(shù)據(jù)矩陣的行(或列)。這組新向量(主分)是原始數(shù)據(jù)向量的線性組合。通過對原始數(shù)據(jù)的平移、尺度伸縮(減均值除方差)和坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)(特征分解)，得到新的坐標(biāo)系(特征向量)后，用原始數(shù)據(jù)在新坐標(biāo)系下的投影(點(diǎn)積)來替代原始變量Xx2Xx2pMOMx②求協(xié)方差矩陣C1n(xx)(y②求協(xié)方差矩陣C1n(xx)(yiin③對協(xié)方差矩陣C進(jìn)行特征根分解，得到特征根及其特征CUU量（載荷軸）m ppii瀕嗸讒r[COEFF，SCORE，latent]=瀕嗸讒r[COEFF，SCORE，latent]=輸入變量X為由多個(gè)變量按列排列構(gòu)成的輸入矩陣根鐐腺ㄑ荘林仇嗸rtkpeqx每個(gè)主成分的均值為0如果原來有p個(gè)變量，則最多可以選取p個(gè)主成分，這p主成分的變化可以完全反映原來全部pZ136Z236Z33

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