主成分分析法中，转换后得到的随机变量相关系数为0吗？ - SPSS论坛

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楼主

小灰灰2017 发表于 2016-11-15 09:46:41 |AI写论文

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如题。
在数据处理中希望把一组相关系数互不为0的随机变量，通过线性变换转化为一组两两相关系数为0的随机变量，查阅资料知道PCA可以降维，但是可不可以做到新的随机变量相关系数为0？感谢！

不完全是, 我的理解是如果你想降低样本内的相关系数, 不应该使用PCA. 因为它是一种指示样本总体在选定的正交基时的矢量特性的技术, PCA对样本本身没有特别要求(或者说样本应具有至少两个正交维度), 和内生相关性的关系一般是通过指出样本最强和最弱的维度, 间接揭示了内部的相关系数.

PCA不是对源数据作一一对应的变换的只是找出样本所有维度的正交基并舍弃最不能解释样本特性的维度如果你强行把样本中所有此维度分量删除得出的新样本也不能就相关性得出任何结论

沙发

cifr 发表于 2016-11-15 09:46:42

小灰灰2017 发表于 2016-11-18 21:17
感谢，那这么说是对样本有要求了？

不完全是, 我的理解是如果你想降低样本内的相关系数, 不应该使用PCA. 因为它是一种指示样本总体在选定的正交基时的矢量特性的技术, PCA对样本本身没有特别要求(或者说样本应具有至少两个正交维度), 和内生相关性的关系一般是通过指出样本最强和最弱的维度, 间接揭示了内部的相关系数.

藤椅

cifr 发表于 2016-11-16 12:38:59

PCA不是对源数据作一一对应的变换的只是找出样本所有维度的正交基并舍弃最不能解释样本特性的维度如果你强行把样本中所有此维度分量删除得出的新样本也不能就相关性得出任何结论

板凳

小灰灰2017 发表于 2016-11-18 21:17:35

cifr 发表于 2016-11-16 12:38
PCA不是对源数据作一一对应的变换的只是找出样本所有维度的正交基并舍弃最不能解释样本特性的维度如果你 ...

感谢，那这么说是对样本有要求了？

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