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主成分分析不适合处理多重共线性问题？
jgchen1966
2017-3-20 09:41:50
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flyfreedream
2017-3-27 15:20:42
受教了
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xinlixi
2017-4-5 22:08:13
支持一下
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lianqu
2017-8-30 15:06:57
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gfucle
2017-8-31 11:57:35
预测有点共线性没关系，解释主成分没办法，所以主成分法价值可能并不是很大。
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legolasorlando
2017-9-1 11:02:47
谢谢分享，
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adzcsfxv
2017-9-13 15:46:25
谢谢，刚还在纠结该问题
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jlss426
2017-9-15 17:29:33
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legolasorlando
2017-9-15 20:00:33
谢谢分享，太难了
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pengznuc
2017-9-19 08:16:22
想看看
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jiandong4388
2017-9-24 09:49:44
没有这一说的吧，只是看适不适合而已，可以做BMO球形检验。
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xjxzsz
2017-9-25 22:34:31
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wuweijia
2017-10-7 09:40:04
学习一下
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ccmchy
2017-11-23 16:09:28

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liming76223
2017-11-23 16:26:47
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鱼的眼泪0826
2017-11-30 10:42:57
最近在赶论文正好看到此贴，谢谢，受教了。
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鱼的眼泪0826
2017-11-30 10:47:22
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ppark
2017-12-21 20:55:01
特别是样本量小的情况下指标间相关性还高，简直要爆炸
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zhangshili
2017-12-22 10:19:49
顶，学习中
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CADL
2018-1-4 17:24:48
好好学学
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liuhanzhong
2018-1-6 11:48:37
支持2楼和4楼，正解。
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lhf8059
2018-1-8 08:25:37
支持喽
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13517005547
2018-4-19 16:47:32
很有帮助
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nkczxx
2018-4-21 10:45:03
主成分的降维处理确实可以在一定程度上解决共线性，但其主成分的含义需要合理解释。
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Stakiny
2018-4-21 15:18:09
zlgsx 发表于 2016-4-9 09:10
主成分分析的主要目标是1、化简数据，降低维度，通过坐标转换，对矩阵中包含的变异信息进行抽取和分离；2、 ...
分析的有道理！
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ganliguan1993
2018-5-6 16:45:47
还是不懂PCA~
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lelieven
2018-5-10 10:36:43
学习了，主成分分析是用来降维的，共线性本身并不能用主成分分析解决，主成分分析可以消除共线性，但解释也变了
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moonstarpursuit
2018-8-9 15:28:48
学习学习了
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只有月亮经过
2018-9-19 19:46:53
书中提到：当进行主成分分析过程中得到的协方差矩阵或者相关性矩阵的最小特征根接近零时，应该注意对主成分的解释，或对初始指标进行筛选。
请问：主成分分析过程中得到的协方差矩阵或者相关性矩阵的最小特征根，怎么看？是主成分分析得出的那张图表里的数据呢？
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appliedstatist
2020-2-1 21:42:44
感谢楼主分享，请问所指人大的书名就是《多元统计分析》吗？
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