主成分分析法在住宅特征价格模型中的应用

线性函数以计算简便、结果精确而广泛应用于特征价格模型中。但考虑线性函数中自变量数目较多并且存在一定相关性的问题,本文提出应用主成分分析法,对特征价格函数中的系数进行标准化处理,排除了变量间的线性关系对特征价格模型所产生的误差。同时,对西安市住宅市场进行实证研究,建立基于主成分分析的特征价格模型,并与线性函数的参数估计结果进行比较,以实际数据证实主成分分析法的可行性和有效性。     

主成分分析法在学生成绩分析中的应用

利用主成分分析法,建立了数学模型,给出了各主成分的得分函数,并结合学生成绩进行了分析,结果为教学研究和管理提供了科学的依据.     

股票二级市场价格定位实证研究

以沪深两市新股，次新股为研究对象，用主成分分析方法确定出影响股票二级市场价格的几个主要因子，并用多元线性回归分析得出二级市场价格定位表达式。     

基于主成分分析的企业自主创新项目评价

在分析和构建企业自主创新项目评价指标体系的基础上,提出了一种基于主成分分析的企业自主创新项目评价模型.该模型利用主成分分析法能够剔除多指标间相关性及信息重叠的特点,对自主创新项目进行综合评价.应用该模型对10个创新项目进行实证分析,结果验证了其可行性与有效性.     

主成分分析在回声定位声波识别中的应用

利用主成分分析理论对回声定位声波特征空间进行优化,通过小波包理论对回声定位声波进行预处理,提取能量参数,采用主成分分析法优化特征空间,减少冗余参数.以优化后的特征空间作为识别向量,通过神经网络对回声定位声波进行识别.结果表明,利用主成分分析优化特征空间,能在较高的识别率下有效降低特征空间维数.     

基于改进主成分分析法的中国企业市场营销审计研究

针对中国企业市场营销的特点,提出了中国企业市场营销审计模型,同时提出了一种改进的主成分分析法,以克服传统主成分分析法未考虑各指标的重要性权值的缺陷,并对中国企业营销审计进行了定量分析,给出了实例证明.研究表明,所提出的中国企业市场营销审计模型比国外市场营销审计模型更加符合中国国情,同时改进主成分分析法比传统主成分法能够更加有效的进行市场营销审计.     

省市自治区经济发展水平的评价与分析

应用主成分分析法对我国各省市自治区经济发展水平的主要指标进行综合分析,并根据评价函数值给出相应的排序,同时对排序结果作出进一步分析和探讨。     

主成分分析法在车辆实际行驶工况开发中的应用

将主成分分析法应用于车辆实际行驶工况开发中的交通特征分析环节。研究表明 ,将众多反映道路交通特征的短行程特征值用主成分分析法压缩成代表原始数据 80 %以上信息的 3个或 4个主成分的方法是可行的     

基于函数主成分的函数型数据分类研究

不同属性特征可以反映出数据不同的内在信息,越多的差异性特征对机器识别就更有利,但是越多的特征数目引起数据更高复杂度。针对函数型数据最主要的函数性和导数性这两大特征,本文提出对函数型数据函数特征、一阶导数特征和二阶导数特征的组合集成方法,然后引入函数型主成分分析的方法解决数据的复杂性问题,最后通过函数型主成分距离度量方式,采用k近邻(knn)分类以达到分类的效果。实验分析表明了函数型主成分分析方法与混合多特征组合距离的结合,在函数型数据分类中的有效性。     

纱线横截面图像中的材质识别

应用主成分分析(PCA),在尽量减少信息损失的前提下,把毛粘混纺纱线横截面图像中羊毛和粘胶的原始特征指标转化为少数综合性指标.利用BP(Error Back Propagation)神经网络较强的学习能力,对羊毛和粘胶的混纺纱线横截面图像进行识别分析.通过对实例图像进行预处理,提取特征数据;应用主成分分析法进行数据降维并利用BP神经网络进行机器学习及识别分类,取得了与实际相符的羊毛和粘胶两种材质的分离效果.