PCA·1——主成分分析
主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA )是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值,形成一个 n ′ m 的数据矩阵, n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物,人们难以认识,那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢?如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上,我们只需要将这几个变量分离出来,进行详细分析。但是,在一般情况下,并不能直接找出这样的关键变量。这时我们可以用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面, PCA 就是这样一种分析方法。 PCA 主要 用于数据降维,对于一系列例子的特征组成的多维向量,多维向量里的某些元素本身没有区分性,比如某个元素在所有的例子中都为1,或者与1差距不大,那么这个元素本身就没有区分性,用它做特征来区分,贡献会非常小。所以我们的目的是找那些变化大的元素,即方差大的那些维,而去除掉那些变化不大的维,从而使特征留下的都是“精品”,而且计算量也变小了。 对于一个k维的特征来说,相当于它的每一维特征与其他维都是正交的(相当于在多维坐标系中,坐标轴都是垂直的),那么我们可以变化这些维的坐标系,从而使这个特征在某些维上方差大,而在某些维上方差很小。例如,一个45度倾斜的椭圆,在第一坐标系,如果按照x,y坐标来投影,这些点的x和y的属性很难用于区分他们,因为他们在x,y轴上坐标变化的方差都差不多,我们无法根据这个点的某个x属性来判断这个点是哪个,而如果将坐标轴旋转,以椭圆长轴为x轴,则椭圆在长轴上的分布比较长,方差大,而在短轴上的分布短,方差小,所以可以考虑只保留这些点的长轴属性,来区分椭圆上的点,这样,区分性比x,y轴的方法要好! 所以我们的做法就是求得一个k维特征的投影矩阵,这个投影矩阵可以将特征从高维降到低维。投影矩阵也可以叫做变换矩阵。新的低维特征必须每个维都正交,特征向量都是正交的。通过求样本矩阵的协方差矩阵,然后求出协方差矩阵的特征向量,这些特征向量就可以构成这个投影矩阵了。特征向量的选择取决于协方差矩阵的特征值的大小。 举一个例子: 对于一个训练集,100个对象模板,特征是10维,那么它可以建立一个10100的矩阵,作为样本。求这个样本的协方差矩阵,得到一个1010的协方差矩阵,然后求出这个协方差矩阵的特征值和特征向量,应该有10个特征值和特征向量,我们根据特征值的大小,取前四个特征值所对应的特征向量,构成一个104的矩阵,这个矩阵就是我们要求的特征矩阵,10010的样本矩阵乘以这个104的特征矩阵,就得到了一个1004的新的降维之后的样本矩阵,每个特征的维数下降了。 当给定一个测试的特征集之后,比如110维的特征,乘以上面得到的104的特征矩阵,便可以得到一个14的特征,用这个特征去分类。 所以做PCA实际上是求得这个投影矩阵,用高维的特征乘以这个投影矩阵,便可以将高维特征的维数下降到指定的维数。 PCA 的目标是寻找 r ( r<n )个新变量,使它们反映事物的主要特征,压缩原有数据矩阵的规模。每个新变量是原有变量的线性组合,体现原有变量的综合效果,具有一定的实际含义。这 r 个新变量称为“主成分”,它们可以在很大程度上反映原来 n 个变量的影响,并且这些新变量是互不相关的,也是正交的。通过主成分分析,压缩数据空间,将多元数据的特征在低维空间里直观地表示出来。例如,将多个时间点、多个实验条件下的基因表达谱数据( N 维)表示为 3 维空间中的一个点,即将数据的维数从 RN 降到 R3 。 在进行基因表达数据分析时,一个重要问题是确定每个实验数据是否是独立的,如果每次实验数据之间不是独立的,则会影响基因表达数据分析结果的准确性。对于利用基因芯片所检测到的基因表达数据,如果用 PCA 方法进行分析,可以将各个基因作为变量,也可以将实验条件作为变量。当将基因作为变量时,通过分析确定一组“主要基因元素”,它们能够很好地说明基因的特征,解释实验现象;当将实验条件作为变量时,通过分析确定一组“主要实验因素”,它们能够很好地刻画实验条件的特征,解释基因的行为。下面着重考虑以实验条件作为变量的 PCA 分析方法。假设将数据的维数从 R N 降到 R 3 ,具体的 PCA 分析步骤如下: (1) 第一步计算矩阵 X 的样本的协方差矩阵 S : (2) 第二步计算协方差矩阵S的本征向量 e1,e2,…,eN的本征值 , i = 1,2,…,N 。本征值按大到小排序: ; (3)第三步投影数据到本征矢张成的空间之中,这些本征矢相应的本征值为 。现在数据可以在三维空间中展示为云状的点集。 对于 PCA ,确定新变量的个数 r 是一个两难的问题。我们的目标是减小 r ,如果 r 小,则数据的维数低,便于分析,同时也降低了噪声,但可能丢失一些有用的信息。究竟如何确定 r 呢?这需要进一步分析每个主元素对信息的贡献。 贡献率表示所定义的主成分在整个数据分析中承担的主要意义占多大的比重,当取前 r 个主成分来代替原来全部变量时,累计贡献率的大小反应了这种取代的可靠性,累计贡献率越大,可靠性越大;反之,则可靠性越小。一般要求累计贡献率达到 70% 以上。 经过 PCA 分析,一个多变量的复杂问题被简化为低维空间的简单问题。可以利用这种简化方法进行作图,形象地表示和分析复杂问题。在分析基因表达数据时,可以针对基因作图,也可以针对实验条件作图。前者称为 Q 分析,后者称为 R 分析。
1、pca(大脑后动脉)一般指大脑后动脉,闭塞时引起枕叶皮层闭塞,可有对侧偏盲(黄斑回避);中央支闭塞可导致丘脑梗塞,表现为丘脑综合征:对侧偏身感觉减退,感觉异常和丘脑性疼痛和锥体外系症状。
2、PCA(可编程计数器阵列Programmable Counter Array)有 5 个 16 位的捕获/比较模块与之相连,由高字节(PCA0H)和低字节(PCA0L)组成。
3、PCA的全称是Pacific Capital,太平洋资本是全球最大外汇交易商成员之一,公司主要为零售客户提供网上外汇交易服务。太平洋资本集团专门提供网上外汇交易服务予全世界的私人客户,对冲基金和金融机构。
扩展资料其他释义说明
PCA(Principal Component Analysis) 是一种常见的数据分析方式,常用于高维数据的降维,可用于提取数据的主要特征分量。
PCA 的数学推导可以从最大可分型和最近重构性两方面进行,前者的优化条件为划分后方差最大,后者的优化条件为点到划分平面距离最小,这里我将从最大可分性的角度进行证明。
英文缩写 PCA
英文全称 Pollution Control Agency
中文解释 污染控制局
缩写分类 环境安全 军事政治
缩写简介
在医学方面,pca即Patient Controlled Analgesia,病人自控镇痛指病人感觉疼痛时,主动通过计算机控制的微量泵按压按钮向体内注射医生事先设定的药物剂量进行镇痛。其优点包括:1)使用镇痛药物能真正做到及时、迅速;2)基本消除不同病人对镇痛药物需求的个体差异,具有更大的疼痛缓解程度和更高的病人满意度;3)减少剂量相关性不良反应发生;4)减少医护人员工作量。
除此之外,也有个人护理助手,个人护理助理,个人现金津贴等意思。
问题一:如何看懂护肤品里的成分表 ――开封后保质期、产地、生产日期的秘密全在其中
护肤品一般标注的保质期都是指“开封前产品的保质期”,一旦开瓶后,就要遵守开封后保质期来使用,如果一个护肤品用上一两年还没用完,然后就怪这个产品没效果,就真的有点冤枉它了,其实人家早就过了最佳使用期限了,有效成分该氧化的氧化,该变质的变质,还怎么有效果呢?一般在欧美系的护肤品瓶身后面,都可以找到一个标有数字的小罐头图标,如果你找不到瓶身上的这个小标记,可能是产品生产的地区没有推广开封保质期标识制度,但无论如何,尽早用完总归不是坏事。另外,对于瓶子上的认证标识、条形码、批号标识等,你也不能忽略,它们代表了该产品从生产到出厂都遵循了严格的标准,同时还能让你了解到产品的原产地和生产日期。
问题二:如何看懂护肤品里的成分表 全成分标注:排在最前面的含量越多,不知道你要看懂什么?所以暂就回复到这
问题三:怎么看化妆品的成分表? 1、与皮肤结构相同的物质
甘油、透明质酸、透明质酸钠、PCA钠、胶原蛋白、氨基酸、胆固醇、葡萄糖、果糖、肝糖、磷脂、葡糖氨基葡聚糖 等
如果保湿产品含有以上这些成分,就可以强化皮肤的正常功能,改善肤质,持续使用还可以消除皮肤干燥。
2、美白成分
氢醌(对苯二酚):强效的黑色素生成抑制剂,可以改善甚至消除黄褐斑,不同浓度的氢醌可以用来淡化肤色。但是氢醌是一种不稳定的成分,遇空气和阳光就会氧化变色,所以在购买的时候要确保产品采用不透明和窄口瓶的包装。
熊果苷:结构类似于氢醌。它的专利在资生堂手里,所以其他没授权的公司为避开专利问题,采用的都是含熊果苷的植物提取物,但是它的效果如何就不知道了。
维他命A酸(全反式维A酸):有效改善色斑,跟氢醌同时使用效果更明显,特别是与防晒产品和氢醌搭配使用。
果酸和水杨酸
曲酸:由于它不稳定,很多化妆品用 曲酸二棕榈酸酯 代替,但是没有研究发现它有和曲酸一样的效果,而且有研究发现曲酸可能会致癌。
维他命C
我就知道这些,你自己参考吧
问题四:怎样简单的看懂护肤品成分表? 首先你要明确成分表里面,含量越高的越靠前
看防腐剂、酒精、香精等会对皮肤产生威胁的成分是否考前,靠前则扔掉
看能起作用的成分,比如保湿功能的透明质酸钠、舒缓的什么植物提取物这些,是否靠前,靠前就可以优先考虑
我自己就是这样看的,对成分的了解还要慢慢积累
问题五:如何看懂护肤品里的成分表 成分表都是化学名词 有一定化学基础就可以 批次单一成分无法体现整个产品的真实效果 因为各种成分是互相配合的
问题六:化妆品成分表分析怎么看 现在的化妆品都有明确标示成分,这个表对大家购买化妆品的选择上有很大的帮助不要盲目囤货特别是对过敏的同学,要注意的一些成分都写的十分清楚现在姐妹们就可以拿出自己每天用的化妆品来对照一下啦不过偶从小到大都米过敏过
1.应避免的香精香料成份
□ 香精parfum □ 香精perfume □ 香料parfumix □芳香剂frangrance
□ 秘鲁香脂balsam peru (多用于彩妆产品里)
香精香料已成为目前越来越多的化妆品引起皮肤过敏的主要根源。
2.应避免的人造防腐剂
□ 1,2-dibrom 2,4-dicyanobutane □ 4-羟基苯甲酸4-hydroxybenzoic acid
□ 对羟基苯甲酸丁酯butylparaben □西吡氯铵cetylpyridinium chloride
□ 氯已定chlorhexidine □氯咪巴唑climbazole □脱氢醋酸dehydroacetic acid
□ 二氯苯甲醇chlorobenzyl alcohol □digluconate 双葡萄糖酸盐
□ 双咪唑烷基脲diazolidinyl urea □ DMDM 乙内酰脲DMDM hydantoin
□ 对羟基苯甲酸乙酯cetylparaben □ 福尔马林formaldehyde
□ hexamine diisethionate □ 咪唑烷基脲 imidazolidinyl urea
□ 甲基氯异噻唑啉酮 metylchloro isothiazolinone
□ 甲基二溴戊二腈 methyldbibrome glutaronitrile
□甲基异噻唑啉酮methyl isothiazolinone □ 对羟基苯甲酸酯methylparaben
□ 肉豆蔻基三甲基溴化铵myrtrimonium bromide □ PHB-ester
□苯氧乙醇phenoxylethanol □ 山梨酸钾potassium sorbate
□ 对羟基苯甲酸丙酯propylparaben □ 苯钾酸钠sodium benzoate
□ 脱氢醋酸钠sodium dehydroacetate □ 三氯生tricolsa
□ 吡硫翁锌zinc pyrithione
上述的成份已成为目前越来越多的化妆品引起皮肤过敏的主要原因。
3.应避免的矿物油成份
□ 矿脂(凡士林)petrolatum □ 液体石蜡paraffinum-liquidum
□ 亚液态石蜡paraffinum-subliquidum □ 微晶蜡cera microcristallina
□ 微晶蜡microcrystalline wax □ 矿物油mineral oil
□ 天然地蜡ozokerit □纯地蜡ceresin
□ C11-12 或C13-14 类石蜡C11-12 or C13-14 isoparaffin
矿物油是石油的副产品,上面这些石油副产品的成份是廉价的化妆品添加剂,质量好的化妆品不应含有这些成份;这些成份具有封闭皮肤的作用,长期使用,会使皮肤变干;因为这些成份会在皮肤表面上形成一层塑料似很薄的膜,使皮肤无法吸收化妆品中的营养成份。
刚有亲说关于凡士林的保湿问题我的理解是价格便宜的国货不可避免的会用同样价格便宜的原料(当然某些大牌也用同样的原料价格却不和原料一样低廉)例举出这些成分只是指在同样都是保湿产品的>>
问题七:关于如何查询护肤品成分 一般产品在其官网上产品详情里都有全成分表,你复制这些成分,在cosdna网站里就可以查询到每个成分的功能等等
问题八:护肤品成分表顺序国家会查吗? 中国。。。不太会,除非是国外品牌。监管会严格一些。
问题九:如何学习才能看懂化妆品护肤品类成分表 1护肤品保健品类鱼龙混杂乱肉眼看看说明没用真 2要依赖护肤品护肤品乱行业问题严重习自制护肤品 要想皮肤由内外护肤品用同要注意内修炼 3、吃深色蔬等富含抗氧化剂食物 抗氧化剂抗击体内自由基保护皮肤令皮肤更加丰满弹性 4、物肝脏等富含维素a食物 维素a能帮助皮肤形新细胞让皮肤更柔软并防止干燥皲裂 5、坚等富含维素e食物 维素e皮肤具保湿作用皱纹早现、皮肤苍白、痤疮等都缺乏维素e 6、粗粮等富含维素b族食物 b族维素助于促进皮肤代谢保持皮肤湿润光滑 7、海鲜等富含锌食物 锌益皮肤健康能促进伤口愈合 8、红肉等富含铁食物 铁血红蛋白形具重要作用脸色发白眼发黑都说明身体缺铁 9本亲身体验豆浆美白细腻皮肤自做或找卖纯豆浆般早点摊都水浆(昨晚豆腐脑剩豆腐渣再磨三遍几乎没营养物)要注意男性宜男性宜喝本男性决能喝性要间断期喝21停喝七再循环医71疗程3疗程治病若再服用要隔7切药物食物都适用任何食物都要连续期吃饮用包括饮
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