在归因分析中，我们一般都需要计算出每个因子的贡献度是多少，比如产品DAU上升，对年龄段维度进行拆解，看是不同年龄段的用户对DAU上升的贡献度是多少，一般根据指标的类型，计算贡献度的方法也不一样&#xff0…

本文所用为matlab2016a matlab安装：待更新 matlab基础知识：待更新 如果本文内容已学会，可以看看python的哦 主成分分析（PCA）及其可视化——python_菜菜笨小孩的博客-CSDN博客 文章目录 一、主成分分析的原理 二…

目录 前言 一、为什么需要PCA？（为什么要降维） 二、PCA简介 三、PCA算法推导 1.投影 2.基 3.基变换的矩阵表示 ​编辑 4.方差 5.协方差 6.协方差矩阵 7.特征值与特征向量 8.协方差矩阵对角化 四、PCA运用流程 前言 PCA多用于对…

层次分析法（AHP）模型的特点就是通过搭建递阶的层次结构，把我们生活中的判断事件转化到两两比较层次上面，从而把难于定性的判断来变为可实现数据操作的重要程度方面。在实际情况下，决策者可使用层次分析法（A…

1.基本原理 将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来的变量 2.方法步骤 1）对原始数据进行标准化处理 2）计算样本相关系数矩阵 3）计算相关系数矩阵R的特征值和相应的特征向量 4&…

PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法，在机器学习中常用于特征降维提取主要特征以减少计算量。PCA主要原理是将高维原数据通过一个转换矩阵，映射到另一组…

主成分分析（收藏的能不能顺手点个赞啊，嘿嘿） 主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法&…

🤵‍♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞&#x1f4…