【摘 要】
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文章利用三种客观方法对样品间距离进行加权并分析其优缺点.当观测指标存在强相关性时,利用主成分分析可消除指标间的多重共线性并客观确定权重,用样本主成分得分与主成分因
【机 构】
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天水师范学院数学与统计学院,甘肃天水741001;首都经济贸易大学统计学院,北京100070
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文章利用三种客观方法对样品间距离进行加权并分析其优缺点.当观测指标存在强相关性时,利用主成分分析可消除指标间的多重共线性并客观确定权重,用样本主成分得分与主成分因子得分代替原始观测数据,比较研究了三种主成分因子聚类方法,最后给出实例分析,验证了理论分析结果.结果显示:不是所有数据集都适合标准化处理,主成分也不是越多越好,选取累积贡献率在90％附近的主成分效果较好;自适应主成分因子聚类方法错分率较低,尤其适合自然科学数据.
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