PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析,是一类常用的数据降维(dimensionality reduction)方法,是一种分析、发现多变量数据中的内在联系,并将原始变量转换为一组新的变量,即主成分。
PCA模块可以用来获取主要的变量,并减少计算量、去除噪声、提高计算效率、使计算结果更加具有可解释性。财务管理软件中可用来降维技术对财务数据进行处理和研究,如提取时间序列、确定特征变量等。
PCA运算步骤:
1、准备原始数据,比如X矩阵,X中每一列描述一个特征;
2、令 X的每一列均值为0,也就是每一个特征减去自身均值;
3、求解令所有样本协方差矩阵的特征值和特征向量;
4、以特征值排序,取前k个特征值对应的特征向量构成U矩阵;
5、用U矩阵对X矩阵进行投影,即得到降维后的数据矩阵。
PCA是一种常用的财务数据处理方法,可以有效的提取数据中主要的特征,减少计算量,提高计算效率,进而发现原始数据的内在联系,可应用于财务会计等各方面,拓展知识:PCA常和K-means联合使用,以达到进一步挖掘数据隐藏的信息,更加准确的结果。
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