作　　者： ; ; ;

机构地区： 国防科学技术大学机电工程与自动化学院自动控制系

出　　处： 《计算机工程与应用》 2003年第6期11-12,72,共3页

摘　　要： 主成分分析(PCA)是一种基于二阶统计的数据分析方法。在简要介绍PCA的基本理论后,重点分析了主元数目的选择问题。在基于累计贡献率的传统方法基础上,考虑实际中噪声对信号的影响,提出一种基于信号-噪声模型的主元数目选择新方法。实验证明,在一定的条件下,新方法比传统的累计贡献率方法更有效。 Principal Component Analysis(PCA)is a classic statistical technique based on second-order statistics.After a brief review on PCA,the problem of how to choose the number of principal components is analyzed in detail.A tradi-tional method based on accumulative contribution rate is presented at first,then a novel method based on signal-noise model is proposed.It is convinced that the novel method is efficient under certain conditions.

关 键 词： 信号 噪声模型 主元数目选择方法 主成分分析 累计贡献率 数据分析方法 信号处理

领　　域： [电子电信] [电子电信]