降維分析法概念

1樓：南難南

這種調查問卷或心理測試很明顯要用因子分析，因為這些被訪者的回答都只是個表象罷了，其實決定他們怎麼回答的是內在的因素，比如人們的自信程度啊等等。

用因子分析，分析出這些潛在的變數後，用這些潛在變數做聚類分析，把被訪者分成幾個群體。

2樓：手機使用者

降維分析是指從高維空間到低維空間的變化過程，其目的是為了降低時間複雜度和空間複雜度，或者去掉資料集中夾雜的雜訊，或者是為了使用較少的特徵進行解釋，方便我們更好地解釋資料以及實現資料視覺化。

統計方法中，有哪些降維方法

3樓：網友

七種降維方法：

1、缺失值比率 (missing values ratio)2、低方差濾波 (low variance filter)3、高相關濾波 (high correlation filter)

4、隨機森林/組合樹 (random forests)5、主成分分析 (pca)

6、反向特徵消除 (backward feature eliminati

7、前向特徵構造 (forward feature construction)

數學建模中,應用降維的統計方法除了主成分分析法,還有哪一些?

4樓：網友

因子分析。

它是主成分分析的推廣，也是利用降維的思想，由研究原始變數相關矩陣內部的依賴關係出發，把一些具有錯綜複雜關係的變數歸結為少數幾個綜合銀子的一種多變數統計分析方法。

與主成分分析相比，因子分子更傾向於描述原始變數之間的相關關係。其基本思想是根據相關性把原始變數分組，使得同組內的變數之間的相關性較高，而不同組變數間的相關性較低。每組變數代表乙個基本結構，並用乙個不可觀測的綜合變數表示，這個基本結構就是公共因子。

然後把原始變數表示成兩部分之和，一是少數幾個不可觀測的公共因子的線性函式，二是與公共因子無關的特殊因子。

卡諾圖怎麼降維？

5樓：教育小百科是我

卡諾圖降維的方法，其實就是把卡諾圖不用的變數進行摺疊，比如說abcd四個變數，如果我不想把d作為變數，就把所有d變數的0行和1行摺疊合併，同時保證其他變數不變。

摺疊的過程可以看做兩個格仔進行合併產生乙個格仔，有三種可能，一種是0與0，顯然合併以後仍為0，1和1合併是和1的情況，需要看對應的是d還是d』，把它作為係數和對應的0,1相乘，結果寫到卡諾圖裡，就實現了卡諾圖的降維。

降維的目的是，增加了d輸出，而不是單純的1和0進行輸出，而利用abc三個變數進行選擇。abc此時可以看做位址，按照位址找到相應的輸出資料。這就實現了資料選擇器的功能。

同理，可以再把c作為輸入，ab作為位址，增加輸出的維度。這是以犧牲小規模元器件為代價的。

卡諾圖的構造特點使卡諾圖具有乙個重要性質：可以從圖形上直觀地找出相鄰最小項。兩個相鄰最小項可以合併為乙個與項並消去乙個變數。

6樓：網友

先把邏輯表示式（或其他形式）轉換成卡諾圖，然後降維，降維的方法參照《數位電子技術基礎》.(閻石。第5版)。

大概意思是先把 2或4或8.等2的n次方個是1的在乙個長方形（包括正方形）的畫在一起，可以重複，不可少。

還有限制約束處理。

7樓：網友

原本的卡諾圖有十六個格仔，假設變數為a，b，c，d。假設降維需要去d。新的卡諾圖變為八格。

第一格為abc－000，則去原來的圖裡面看。abcd－0000時為0，0001時為0，所以新的卡諾圖000為0。以此類推。

為為1。若則d，則為d非。新的卡諾圖八位，沒有順序，是能根據乙個乙個來看，然後填進去。