文献类型：期刊文章

作　　者：高晓红[1] 李兴奇[2]

Gao Xiaohong;Li Xingqi(School of Mathematics and Statistics,Chuxiong Normal University,Chuxiong Yunnan 675000,China;School of Economics and Management,Chuxiong Normal University,Chuxiong Yunnan 675000,China)

机构地区：[1]楚雄师范学院数学与统计学院,云南楚雄675000 [2]楚雄师范学院经济与管理学院,云南楚雄675000

出　　处：《统计与决策》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11261001);云南省应用基础研究计划青年项目(2017FD152)。

年　　份：2020

卷　　号：36

期　　号：3

起止页码：33-36

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：主成分分析前通常需要对原始数据进行无量纲化处理,以减小各指标间的量纲和数量级差异。现有的无量纲化方法众多,但由不同无量纲化方法得到的主成分分析结果差异很大,能否选用合理的无量纲化方法成为主成分分析结果可靠与否的关键。基于此,从数据"伸缩"和"平移"视角对线性无量纲化方法进行剖析,发现由此可组合出多种不同的线性无量纲化方法。文章通过构建合理的指标体系对无量纲化方法进行评价,并由数值模拟实验来分析不同线性无量纲化方法的特点。

关 键 词：主成分分析 线性无量纲化  指标体系 数值模拟

分 类 号：C812[统计学类] O213.9]