楼主: Thanos123
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[问答] 数据降维-高相关滤波 [推广有奖]

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Thanos123 发表于 2018-2-26 21:24:36 |AI写论文

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数据可通过kappa函数来确定多重共线性是否很显著
但请问R中是否有函数能够直接从大于40个变量中确定哪两个变量相关性高?
还是用for函数一个一个做循环,再用which函数找出相关性高的变量?
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关键词:kappa Which 多重共线性 多重共线 相关性

沙发
cheetahfly 在职认证  发表于 2018-2-27 08:39:04
你需要的是不是主成分分析PCA?

藤椅
Thanos123 发表于 2018-2-27 21:15:51
cheetahfly 发表于 2018-2-27 08:39
你需要的是不是主成分分析PCA?
不是,就是变量太多,多重共线性也比较大,想删减些变量

板凳
jameschin007 发表于 2018-2-28 13:15:19
做一个相关系数矩阵不就行了?

报纸
乐文义 发表于 2018-3-1 15:15:56
Thanos123 发表于 2018-2-27 21:15
不是,就是变量太多,多重共线性也比较大,想删减些变量
你可以用主成分分析或者因子分析进行降维,或者直接利用奇异值分解来降维啊,直接删除变量是很冒险的做法,因为就算两组数据存在共线性,在带入模型中时也是可能显著提高贡献度的。

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