前言 从事数据分析行业，其实数学建模和大数据分析有很多相似之处，可以说差不多是共通的。经历了这么多次比赛个人总结一些建模必备的数据分析方法是必须要完全掌握。阅览研究许多篇博客或文章发现，AHP方法的实际运用例子都比较单一，本篇博客的愿景是希望我或者读者通过阅读…

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&…