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爱数据学院
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1.数据分析流程和工具介绍-数据分析入门之统计学
2.数据的集中和离散-数据分析入门之统计学
3.数据的分布和展示-数据分析入门之统计学
4.随机变量、三大分布和中央极限-数据分析入门之统计学
5.抽样估计理论与案例实战-数据分析入门之统计学
6.假设检验方法实战-数据分析入门之统计学
7.单/多因素方差分析-数据分析入门之统计学
8.变量分析与相关分析-数据分析入门之统计学
9.回归分析与回归方程-数据分析入门之统计学
10.主成分和因子分析-数据分析入门之统计学
1.本节课内容为数据分析中的【主成分分析】，主要分为三个部分进行讲解，具体如下图。
2.由于建立模型时，识别参数较多，统计检验误差较大，计算运行时间较长，我们通常采用【主成分分析】进行降维或者聚类。
3.【优化函数】：把一个问题转化为优化问题，首先确定优化目标是最小还是最大，其次是优化函数的形式，约束条件可以确定解空间大X的范围。
4.【主成分】是不相关的、从中提取信息，如果设置新的随机变量，定义为主成分，需要使第i个主成分描述的信息最大，也就是方差最大，其次两个约束条件。
5.主成分概念
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