類別 主成分分析 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳解答
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類別 主成分分析 在 主成分分析例子-Dcard與PTT討論推薦|2022年10月 的美食出口停車場
在這個範例裡，我們將使用葡萄酒數據集來做示範，把原本有的13個特徵，利用PCA分析後只找出兩個主要的特徵值作為分類器模型分類的特徵依據。 PCA著眼在高 ... R筆記–(7)主 ... ... <看更多>
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類別 主成分分析 在 [問題] spss 主成分分析與判別問題- 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
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小弟於統計過程中碰到幾個小問題
使用的是spss軟體
跑主成分分析
變數一共29個 後來刪減剩12個
樣品共有20個
在做完主成分分析過後 KMO值為 .649
縮減為 PC1-PC4
但最後使用判別分析
所做出來的最後一張報表 如下
分類結果a,c
產地2 預測的各組成員 總和
1.00 2.00
原始的 個數 1.00 10 1 11
2.00 3 6 9
% 1.00 90.9 9.1 100.0
2.00 33.3 66.7 100.0
交叉驗證b 個數 1.00 7 4 11
2.00 7 2 9
% 1.00 63.6 36.4 100.0
2.00 77.8 22.2 100.0
a 80.0% 個原始組別觀察值已正確分類。
b 只針對分析中的那些觀察值進行交叉驗證。 在交叉驗證時，每個觀察值 都是以它本身
以外其他所有觀察值的函數加以分類
c 45.0% 個交叉驗證組別觀察值已正確分類。
原始觀察值 是80%
但是交叉驗證以後 只有45%正確分類
這是代表 我的樣品不適合做主成分分析嗎??
還是最後的判別可以不用做 只單純做主成分析?
是否是判別作法出錯?? 或是大家可以只看原始觀察值??
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