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2020-06-13 閱讀量: 11733
主成分分析及其算法優(yōu)缺點

(1)主成分分析法的優(yōu)缺點:

  • 優(yōu)點:

首先它利用降維技術(shù)用少數(shù)幾個綜合變量來代替原始多個變量,這些綜合變量集中了原始變量的大部分信息,其次它通過計算綜合主成分函數(shù)得分,對客觀經(jīng)濟現(xiàn)象進行科學評價,再次它在應用上側(cè)重于信息貢獻影響力綜合評價。

  • 缺點:

當主成分的因子負荷的符號有正有負時,綜合評價函數(shù)意義就不明確,命名清晰性低。

(2) PCA算法的優(yōu)缺點:

  • 優(yōu)點:
  1. 使得數(shù)據(jù)集更易使用;
  2. 降低算法的計算開銷
  3. 去除噪聲;
  4. 使得結(jié)果容易理解;
  5. 完全無參數(shù)限制。

  • 缺點:
  1. 如果戶對觀測對象有一定的先驗知識,掌握了數(shù)據(jù)的一些特征,卻無法通過參數(shù)化等方法對處理過程進行干預,可能會得不到預期的效果,效率也不高;
  2. 特征值分解有一些局限性,比如變換的矩陣必須是方陣;
  3. 在非高斯分布情況下,PCA方法得出的主元可能并不是最優(yōu)的。

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