作者passionare (怪怪ㄟ獸)
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標題[問題] 如何利用PCA簡化變數?
時間Wed Jan 15 18:11:05 2014
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不知道可不可以利用PCA來簡化變數
目前有27個變數想要簡化成13個
以下是算出來的結果
Importance of components:
PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
Standard deviation 3.4619 2.0655 1.63058 1.45106 1.27229
Proportion of Variance 0.4439 0.1580 0.09847 0.07798 0.05995
Cumulative Proportion 0.4439 0.6019 0.70035 0.77833 0.83829
PC1 PC2 PC3
最大降雨 0.79392472 -0.123015555 -0.427866275
最小降雨 0.19038766 0.559686529 -0.009064013
平均降雨 0.54870486 -0.040940061 -0.700741734
溫度差 -0.56213423 -0.214135710 -0.146952105
海拔 0.85265935 -0.282907331 0.028590115
最高溫度 -0.96124684 0.001849815 -0.126504736
最低溫度 -0.91456587 0.136359681 -0.074723367
年均溫 -0.97570411 0.052911701 -0.101209547
直射光空域 0.79829525 -0.127279311 -0.056290773
海拔變異程度 0.23582338 0.644816235 -0.357059921
森林總面積 0.41793700 0.196845490 0.274742727
森林指標 0.61593800 0.074006252 -0.309788570
human.surface.area -0.37101172 -0.643226134 -0.438070149
human.area -0.36996055 -0.645855818 -0.437811309
植生指數mean 0.56371360 -0.067288469 0.045291044
植生指數STD 0.37524184 0.775436122 -0.167066916
道路密度 -0.07993246 -0.512624387 -0.207902802
坡度平均值 0.13046480 0.722181051 -0.277555250
南向 0.17766275 -0.554853053 -0.270605434
夏季溫度 -0.96934463 0.013199399 -0.111225503
秋季溫度 -0.97059660 0.021085091 -0.098342924
冬季溫度 -0.92356768 0.133752520 -0.085059938
春季溫度 -0.97753325 0.072584802 -0.096554524
夏季降雨 -0.11087280 0.028102474 -0.856365631
秋季降雨 0.05637413 0.791319387 -0.475813055
冬季降雨 0.88145245 -0.229793703 0.001917229
春季降雨 0.86236316 -0.283196968 -0.151131476
例如PC1軸裡最高溫度.最低溫度.年均溫.夏季溫度.秋季溫度.冬季溫度.春季溫度都為很
大的負值，那我可以只留一個變因其他刪除嗎?
就只留春季溫度...
這樣是對的方法嗎?
還是有別的方法可以去簡化我的變數
謝謝大家><
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◆ From: 140.116.25.131
1F：→ hugh23715:請考慮的PC1、PC2、PC3代表什麼指標 01/15 19:21
2F：→ hugh23715:這些變因正負值通常可以推測出PC1指標的意義 01/15 19:26
3F：→ passionare:那像是PC1指標為溫度，那我可以只留一個溫度的意思嗎? 01/15 20:27
4F：→ passionare:PC2比較像是植被方面，PC3為降雨 01/15 20:29
5F：→ hugh23715:PC1 PC2 PC3 PC4 PC5已經27變因是轉換過後的5個指標 01/15 20:49
6F：→ hugh23715:你選出來PC1-PC5已經是27個變因降到5個指標 01/15 20:51
7F：推 hugh23715:PC1的這些變因組合到底能看出什麼，或許需要參考文獻 01/15 20:55
8F：→ passionare:所以如果我挑到PC5，這樣就利用這五個指標去做CCA?? 01/15 21:47
9F：→ passionare:謝謝你 01/15 21:49
10F：→ passionare:那我可以在PC1中挑一個數值對大得(絕對值)當做PC1的一 01/15 21:54
11F：→ passionare:個指標嗎? 01/15 21:54
12F：→ hugh23715:PCA應該沒有這種選法，你有參考文獻佐證嗎? 01/15 22:03
13F：→ hugh23715:CCA是你的專業領域，指標也只是從你的PC1-PC5來推測 01/15 22:06
14F：→ hugh23715:也有可能根本沒有這個指標 01/15 22:06
15F：→ hugh23715:或者是根本沒有意義 01/15 22:07
16F：→ hugh23715:指標的合理解釋要從你專業領域來探討 01/15 22:07
17F：→ passionare:了解!! 謝謝你 01/15 23:52
18F：→ andrew43:拿pca的結果去做cca怪怪的... cca已經有降維的功能了. 01/16 08:28
19F：→ passionare:但是我的樣區只有14個，所以環境變因最多只能放13個... 01/16 10:54
20F：→ passionare:那我該如何去刪減我的環境變因...謝謝你 01/16 10:55
21F：→ andrew43:你說的環境變因是constraing mat 還是conditioning mat? 01/16 14:25
22F：→ andrew43:前者沒有限制變項數量但後者有. 01/16 14:28
23F：→ darkwiny:變數的選取可能還是要從專業去看，PCA主要是了解變數間關 01/16 18:23
24F：→ darkwiny:係，且PCA是線性的模式，你可以先用DCA去看前三軸的軸長 01/16 18:24
25F：→ darkwiny:如果低於4那用線性模式(PCA,RDA)，大於則用高斯模型(CA,) 01/16 18:25
26F：→ darkwiny:DCA,CCA)會比較妥切 01/16 18:26