Luận Văn Tốt Nghiệp Phương Pháp Phân Tích Thành Phần Chính Và Ứng Dụng Với Spss

Phương Pháp Phân Tích Thành Phần Chính Và Ứng Dụng Với Spss​

Trong công tác nghiên cứu thực nghiệm, ta thu thập được những bộ dữ liệu thường được thể hiện dưới dạng bảng các giá trị số của nhiều cá thể. Chúng tạo thành “đám mây số liệu” khá phức tạp và việc tìm hiểu thông tin từ đó gặp khó khăn. Một trong những phương pháp hiệu quả trong xử lý số liệu nhiều chiều là phương pháp phân tích thành phần chính – Principal component analysis (PCA). Ý tưởng của phương pháp này là: + Giúp giảm số chiều của dữ liệu. + Thay vì giữ lại các trục tọa độ của không gian cũ, PCA xây dựng một không gian mới ít chiều hơn, nhưng lại có khả năng biểu diễn dữ liệu tốt tương đương không gian cũ. + Các trục tọa độ trong không gian mới là tổ hợp tuyến tính của không gian cũ. + Trong không gian mới các liên kết tiềm ẩn của dữ liệu có thể được khám phá, mà nếu đặt trong không gian cũ thì khó phát hiện hơn. PCA được áp dụng để phân tích dữ liệu trong rất nhiều lĩnh vực như nông nghiệp, kinh tế, y tế và các ngành khoa học khác.

• Luận văn tốt nghiệp
• Chuyên ngành Toán ứng dụng
• Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Trần Trọng Nguyên
• Tác giả: Đoàn Thị The
• Số trang: 54
  
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học sư phạm Hà Nội 2 2018

Link Download
http://thuvien.hpu2.edu.vn/index.ph...Trung-Hoa-duoi-thoi-Minh-1368-1644-2018-14144
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1