作者xkso (蜗牛)
看板Statistics
标题[问题] 主成分分析与判别 使用
时间Wed May 28 15:07:36 2014
最近实验有个疑惑
实验目的在於判别出不同地区的样品差异
过程中将不同地区样品进行测定 获得许多不同变数
但下一步原本预定要做先做主成分分析後再做判别分析
但是发现 做出的主成分分析後直接用PC1 PC2 PC3..等进行判别分析
分析出的结果 都比直接拿变数进行判别分析差 (判别成功率低)
这是否代表 我只需直接做判别分析就可以了??
我看许多paper都有做主成分分析 不知意义何在??
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1F：→ andrew43:或许有做PCA的理由，但回到判别分析本身是合理的。 05/28 23:36
2F：→ andrew43:我猜以PCA降维的目的可能是避免共线性。 05/28 23:49
3F：→ andrew43:但如果资料不违背判别分析前题，那有何不可？ 05/28 23:50
4F：推 froginddd:我曾经也做过类似的报告 05/29 21:35
5F：→ froginddd:因为我只是要把样品分类出来 05/29 21:36
6F：→ froginddd:样品优劣不管 只是要看出哪些较相近 05/29 21:37
7F：→ xkso:感谢上面大大们回答 06/01 00:05
8F：→ xkso:假设 样品差异过大 是否可能分不出来 06/01 00:05
9F：→ xkso:例如 BOX 检定 并没有非显着 虚拟假设没有成立 06/01 00:06
10F：→ xkso:补充: 有给出最後的结果 但是虚拟假设未成立 P<0.05 06/01 00:07
11F：→ xkso:那是否 代表这次判别 是不成立的? 06/01 00:08