基于主成分分析的水质评价方法

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权数,避免了主观随意性.应用主成分分析法对长春市地面水环境进行评价,且与其它评价方法相比较,结果显示主成分分析法更客观且指导性较强,是一种行之有效的水质评价方法.通过主成分分析进行水质评价,可为水资源规划、利用、开发和环境系统优化提供更为客观的参考依据.     

环境质量的主成分分析

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下 ,以少数的综合变量取代原有的多维变量 ,使数据结构大为简化 ,并且客观地确定权数 ,避免了主观随意性 ,因而是环境质量综合评价的一种简单易行的有效方法 .通过主成分分析 ,可以为环境质量的分区和分级治理提供重要的理论依据     

高师院校学生综合素质评价指标的科学确定

通过对9个原变量进行主成分分析,得出一个用于评价高师院校学生综合素质的评价指标.     

对主成分分析法三个问题的剖析

从主成分分析法的基本原理入手,针对教学过程中学生对主成分分析法感到费解的三个问题进行了逐一剖析:1.为什么主成分系数是经标准差标准化后原始变量的协方差矩阵的特征向量?2.特征向量正负号如何选取?对进一步的研究如计算综合得分和聚类分析有何影响?3.主成分载荷值是如何得来的?同时指出有些教材在计算主成分得分时混淆了主成分载荷和特征向量的概念,以致造成错误的结果.     

逼近理想点的主成分分析法及其应用

针对主成分分析法在综合评价上存在的问题,提出逼近理想点的主成分分析法,并将该方法应用于综合评价.文中的实例表明,该方法能更好地反映原始数据的信息,并能客观地给出综合评价的结果,且其结果具有一定的合理性.     

主成分分析法在企业经济效益综合评价中的应用

运用主成分分析法与 SPSS10 .0统计软件结合 ,构建综合评价客观权数 ,对广东烟草卷烟工业企业经济效益进行评价 ,开拓了科学地进行综合评价的新领域     

对应用主成分法进行综合评价的探讨

本文针对用主成分法进行综合评价时存在的缺点,提出了分组主成分评价法。即先用因子分析法对变量进行分组后,然后再分别对各组变量进行主成分评价,既保证了主成分法的优点,也克服它在评价中的缺点,提高综合评价结果的合理性。并用该方法对实例进行了分析,取得了较好的效果。     

用主成分分析法作多指标综合评价应该注意的问题

主成分分析法是一种很好的多指标综合评价方法,但须注意其适用性,也要对评价结果恰当地使用.如果样本太少,或者各变量之间的相关性很小,则不适合使用;涉及到动态的价值型的指标评价问题必须作不变价在处理;如果仅仅是进行排序评价则只用一个主成分得分进行评价即可;若还要进行其他方面的分析,则在选取主成分个数时,只能选取特征根大于1所对应主成分;计算各样本的主成分得分一定要采取变权的方式进行;在对各主成分进行命名和特征概括时要首先考察各变量在不同主成分载荷的绝对值大小,在此基础上选择同一主成分上载荷较大的变量主成分命名和特征概括;如果要做倍比分析,则要把各样本的主成分得分映射到适当的正数区间,该区间的选择需要一定的经验,或者参照其他指标的倍比关系确定.     

基于主成分——BP神经网络的期货市场预测

结合主成分分析法和神经网络的优点,提出了基于主成分分析的神经网络方法来对期货市场进行预测.引入主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为网络输入,一方面减少了输入维度,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高.     

海水富营养化评价的主成分-聚类分析方法

根据主成分分析和聚类分析理论 ,针对海水富营养化评价因子间的相关性 ,提出了海水富营养化的主成分 -聚类分析综合评价方法 .该方法能根据实测资料对海水富营养化状况客观地分类并计算出评价权值 ,避免了主观随意性 .将其应用于 2 0 0 0年 5月至 2 0 0 1年 5月柘林湾海水富营养化程度的分类与评价 ,结果与实际吻合 .     

因子分析法在飞行能力的综合分析与评价中的应用

利用因子分析,揭示了影响飞行能力强弱的主要因素是飞行学员的综合反应能力.同时,在保证原始数据损失较小的情况下,把多个变量综合为三个公因子,简化了数据结构,客观地确定了权重,使飞行能力的综合评价更准确,为选择飞行能力强的学员提供了有益的参考依据.     

具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析

为便于进行数据分析,首先将数据中的位点信息由原来字母编码方式转换为数值编码的方式,根据位点的编码信息和患病信息,采用Logistic回归的方法,找出某种疾病最有可能的一个或几个致病位点,同时采用显著性检验进一步对建立的模型进行检验,证明了建立结果的合理性。此外,通过主成分分析,从原有的300个主成分中取出了225个主成分尽可能多地反映原来基因变量的信息,再通过主成分Logistic回归分析找出与疾病最有可能相关的一个或几个基因。最后,采用典型相关分析找出与相关性状有关联的基因位点。     

基于区间数据分析的期刊发展现状分析

采用CSSCI数据库中收录的全部期刊数据,通过相关分析、区间数据主成分分析等方法建立模型,客观地对整个数据库中期刊的整体特征进行全面、系统的分析,探寻其中的特征、规律以及原因,提出了办好学术期刊的一些方式方法.     

对使用主成分进行绩效指标值排名的讨论

对《基于数据的Goodgrant基金最优投资策略》一文使用主成分分析进行综合评价,对候选学校绩效指标值排名进行了探讨。首先,综合前人研究与本题实际,指出使用主成分分析进行综合评价存在的争议与不足;然后,分别建立TOPSIS模型和综合评价模型对候选学校的绩效指标值进行排名,并对不同方法得到的结果进行对比。结果表明,TOPSIS模型和综合评价模型得到的排名具有高度一致性,前50名重合率达98%,而与主成分分析综合评价的重合率仅有6%,说明使用TOPSIS等传统评价模型对候选学校绩效指标值进行排名更合适。     

基于KPCA的高校学业预警模型及其应用

针对高校招生规模扩大,学生整体素质下滑,学业完成情况恶化的教育问题,本文从辅导员的工作角度利用核主成分分析(KPCA)建立大学生学业预警创新管理模型,实现动态定性预警与定量预警相结合,对高校科学、及时、有效的开展学业预警工作具有一定的实践指导意义.