SPSS统计软件中的因子分析法在医学科研中的应用

首先介绍了因子分析理论及分析步骤,然后,通过举例介绍了如何利用SPSS来完成对健康人生化检查结果的因子分析,根据分析出的结果进行评价,以确定检验人是否健康的最适标准的模型。     

主成分分析法在掌纹图像识别中的应用

掌纹识别技术是生物特征识别领域的又一新兴技术,在网络安全、身份鉴别等方面有广阔的应用前景。将主成分分析法应用于掌纹图像的特征提取,阐释了传统主成分分析与加权主成分分析在处理掌纹图像时的差异,并在不同数据库上对两种方法进行了实验,结果表明传统主成分分析比加权主成分分析有更高的识别率以及加权主成分分析能够削弱光照对识别结果的影响。     

SPSS统计软件中的因子分析法在医学科研中的应用

首先介绍了因子分析理论及分析步骤,然后,通过举例介绍了如何利用SPSS来完成对健康人生化检查结果的因子分析,根据分析出的结果进行评价,以确定检验人是否健康的最适标准的模型。     

基于因子分析法的高职学生成绩评价

主要探讨了因子分析法在学生成绩评价方面的应用。首先通过建立数学模型,并借助sPss软件对学生各科成绩进行分析;其次,根据分析结果寻找学生成绩背后的隐藏变量,以便客观地分析学生各方面能力的差异,从而促进教师有针对性地开展教学活动,寻找最佳的教学方式。     

主成分分析法在振动噪声源分析中的应用

运用主成分分析方法,经过矩阵变换,降低维数提取振动信号的主要信息,从而实现对振动噪声源的分析.基于主成分分析法,并结合相干功率谱分析理论实现对振动噪声源的分析,并且通过对100CLG-30船用立式单级离心泵试验数据的分析处理说明,在有用信息量损失较少的前提下,主成分法结合功率谱理论可以快速、有效地给出振动噪声源的分析结果.     

主成分分析法在软件静态测试中的研究与应用

随着信息化程度的不断提高以及人们对软件需求的扩大,软件的复杂性也已经远远地超出了以前的水平,大大地增加了软件设计和开发的难度.以软件复杂性为出发点,介绍了主成分分析法(PCA)的基本思想、原理和主要作用,分析了主成分分析法在软件静态测试中的应用价值与可行性,最后通过一个具体的软件进行了详细的算例分析,获得了较好的效果,帮助软件开发人员和测试人员在静态分析中识别复杂性和风险性比较高的函数和模块起到了很好的作用.     

R软件在主成分分析中的应用研究

在研究复杂问题时,主成分分析方法可以抓住问题的主要矛盾,揭示其内部各因素之间的规律性,提高分析的效率。R软件是一款免费且功能强大的软件,研究表明R软件可以方便快捷地完成主成分分析的计算,且具有很高的计算精度。     

用主成分分析法评价空气质量

伴随着经济的发展,人们越发注重生态环境与空气质量,空气质量的好坏反映了空气污染的程度,而我们的环境也在日益地受着侵蚀。本文以空气中各成分的含量为研究对象,在获取相关含量数据的基础上运用SPSS软件得到数据间的相关系数矩阵和解释的总方差矩阵。进而选取两个主成分进行分析,计算其得分直观看出哪个城市的空气质量好,哪个城市的空气质量需要改进。对于空气质量需要改进的城市,我们可以充分采取有效措施以及制定相关法律法规等来提高空气质量。     

基于主成分分析的力量结构指标权重计算

军队力量结构调整方案评价是决策的依据,指标权重计算是评价的基础.提出运用主成分分析计算力量结构指标权重,论述了主成分分析的原理及数学模型.利用SPSS14.0软件进行了算例分析,确定了军队力量结构评价指标的权重.     

主成分分析法在城市道路交通安全评价中的应用

城市道路交通安全评价是一个综合性的课题,是改善道路交通安全、实现城市交通安全快捷不可或缺的部分。利用主成分分析的方法,选定几个评价其安全的主要指标,利用数学软件计算得出不同的几条路面的综合安全系数,得分越大表明危险系数越高;然后将所得结果与已有的参考文献中利用模糊综合评价法得出的结果比较,得出主成分法是可行的,而且能利用到实际的测评中来衡量某个城市区域交通规划的合理性,并在一些特定场合有其特有的优越性。     

软件度量中主成分分析方法的研究

文中针对软件度量的数据分析阶段存在大量相关性数据的情况,提出将主成分分析方法引入数据的分析过程。在尽可能多地保留原始数据信息的基础上,使软件度量所涉及的大量相关数据得到降维,筛选出影响被度量对象的主要因素,在降维原始数据的同时使度量的结果更加准确,度量数据的含义更加清晰明确,以达到使整个度量过程更加准确、高效的目的。     

一种稀疏可控的主成分分析方法

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种用线性变换选出少数重要变量(降维)的多元统计分析方法。虽然传统PCA被广泛应用于科学研究与工程领域中,但是其结果有时很难解释。因此,一些研究人员引入稀疏约束项(lasso、fused lasso以及adaptive lasso等),以得到可解释的结果。由于传统稀疏项的稀疏度不容易控制,为此引入一种新的约束项,即稀疏可控惩罚项(Sparse Controllable penalty,SCP),来控制主成分的稀疏程度。与传统的约束项相比,SCP具有长度不敏感、维度不敏感和约束项的取值范围在0到1之间的优点。这些优点极大地降低了调节稀疏度的难度。实验表明,稀疏可控主成分分析(Sparse Controllable Principal component Analysis,SCPCA)是高效的。     

A Practical Sequential Method for Principal Component Analysis

When increasing numbers of principalcomponents are extracted by using the sequentialmethod proposed in [1] by Banour and Azimi-Sadjadi, the accumulated extractionerror will become dominant and affect the extractionsof the remaining principal components. To improvethis, we suggest that the initial weight vector forthe extraction of the next component should beorthogonal to the eigensubspace spanned by the alreadyextracted weight vectors. Simulation results showthat both the convergence and the accuracy of theextraction are improved. Our improved method is alsocapable of extracting full eigenspace accurately.     

一种基于分块主成分分析的存储器容错方法研究

随着集成电路工艺水平提升,半导体器件尺寸越来越小,存储器更易受到周围环境的影响而导致数据存储故障。针对这一问题,该文提出了一种基于分块主成分分析的存储器容错方法。该方法应用分块主成分分析算法提取数据的主要特征,并对求取的特征数据作均值化处理,得到原始数据的最佳近似估计。该最佳近似估计可对数据中的任意故障做容错替换,使容错替换后的数据和原始数据的误差最小。实验结果表明,该方法可以使图片数据在 0.003 5 错误率的情况下仍保持峰值信噪比大于 30 dB;与传统纠错码相比,执行时间缩短了约 40%,内存消耗减少了约 12%,获得了较好的容错效果。     

一类多频带主分量分析方法

主分量分析是模式识别领域使用较广的一种特征 抽取方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵时需要将图像展开成向量形式,使得计算量很大。本文提出了一种多频带主分量分析方法,该方法不仅减少了运算过程中的计算量,而且在一定程度上提高了整体性能。首先通过二维离散余弦变换将图像转变成频率数据,再按照频率变化将数据分成多个频带,然后在此基础上设计了针对多个频带数据的主分量 分析方法。通过对ORL和NUST603图像库进行实验证明,本文方法不仅具有快速提取图像特征的能力,而且综合性能优于相应的主分量分析。     

主曲线成分分析

广泛应用的第一主成分是对数据集的一维线性最优描述，主曲线是第一主成分的非线性推广。线性主成分分析是一种线性分析方法，而数据通常是非线性的。用线性方法分析非线性数据在分析能力上常常是受限的。为此在对线性主成分分析非线性数据研究的基础上，提出了一种新的非线性成分分析方法，即主曲线成分分析。该方法从数据本身出发进行非线性分析，强调非参数特性，能有效地建模非线性数据。实现主曲线成分分析时，采用了改进的神经网络建模方法，该建模方法以其较强的近似性能很好地表达了非线性关系。仿真实验结果表明，主曲线成分分析能很好地解决非线性主成分问题，应用前景广阔。     

基于主成分分析与BP神经网络的供应商选择模型

供应商选择是企业进行决策的重要内容,也直接影响着企业竞争力。在科学合理的构建供应商评价指标体系的基础上,首先对供应商评价的数据进行主成分分析,然后建立基于BP神经网络的供应商评价模型,最后以实例验证。这两种方法相结合不仅简化了模型结构,而且较好的克服评价指标主观性强的问题,为供应商选择提供了一种新的、实用的评价方法。     

用主成分分析法研究短语字段的判别因素

对复句层次结构和层次关系进行分析和研究之前,首先要确定有标复句中分句的数量,即有标复句中的哪些字段是分句,哪些字段只是加了标点符号的句法成分（文中称之为短语字段）。结合语言学的相关理论,提取出识别短语字段的因素,并对这些因素进行主成分分析,从而得出进行识别的综合影响因素以及与原始的具体因素之间的关系。结果表明,前三个主成分所包含的信息量接近85％,已包含原有因素大部分的信息,在今后的研究中,这三个主成分将取代原来的多个变量,从而简化研究的复杂度。     

主成分分析法神经网络及其在瑞培林片剂测定中的应用

介绍了主成分分析法神经网络的基本原理，对瑞培林片剂进行了测定，回收率令人满意，讨论了此法在复方制剂多组分同时测定中的优越性，并研究了网络拓扑结构、学习速率等对结果的影响。     

核函数在主成分分析中的应用

主成分分析在对线性数据进行降维时非常有效,核函数能够将线性不可分的数据映射到高维希尔伯特空间中可能可分。将核函数应用到主成分分析中成为核主成分分析。从核函数的性质、核函数的参数调整、核函数的构造等方面对核主成分分析进行应用与实现,并结合核Fisher判别分析,对样例数据进行核主成分分析,结论表明,效果良好,但执行速度较慢,需要后续改进。