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\ begingroup美元

我应用EOF (经验正交函数一种主成分分析,主成分分析)分析数据集(位势高度在925 hpa ECMWF-interim再分析数据),其中包含3坐标(时间、经度、纬度)。此外,空间在每次级别字段数据被定义为样本或起源模式。EOF的结果表明,前4个人电脑可以解释95%的方差。我如何能将样本或起源模式划分为不同的电脑吗?换句话说,电脑类似于原点模式主要是哪一个?

\ endgroup美元
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  • 4
    \ begingroup美元 我关闭这个问题投票的八卦,因为它应该在交叉验证 \ endgroup美元
    - - - - - -Gimelist
    2018年5月15日在0:51吗
  • 1
    \ begingroup美元 我认为这个问题可以在这里回答 \ endgroup美元
    - - - - - -arkaia
    2018年5月15日在一点吗
  • \ begingroup美元 我很矛盾是否在主题(我认为这取决于数据是什么,这不是解释),但我认为它真的需要解释至少EOF是什么,和可能的PC和PCA代表什么。(我想我找到了后者,但过了一段时间)。投票结束,直到我们明白为什么地球科学相关。江南体育网页版 \ endgroup美元
    - - - - - -半日西蒙
    2018年5月15日在22节吗
  • \ begingroup美元 李梓鸣,请描述你正在使用EOF的数据集,所以它更适合这个堆栈交换网站吗?江南电子竞技平台 \ endgroup美元
    - - - - - -arkaia
    2018年5月15日16:44
  • 1
    \ begingroup美元 @arkaia,谢谢。我每天使用EOF gh 925 hpa的意思。在我的知识,科学的气象或大气不属于地球科学吗?江南体育网页版 \ endgroup美元
    - - - - - -李梓鸣
    2018年5月16日14:06

1回答1

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\ begingroup美元

我建议你读汉et al . (1990)经验正交函数的一个彻底的解释。我建议你注意主成分的提取方式。最终,无法保证一个样本属于一个特定的组件。你使用的是特征值和特征向量,因此一个特定的数据点可以从多个组件有影响。EOF提供了一个时间序列的特征值为每个组件。特征值越大,组件在一个特定时间,该组件解释了数据点越多。

如果你需要的是为一个组件分配一个数据点,我建议一个聚类分析。例如Smith & Aretxabaleta (2007)提出一个改进的方法优于单独的政权EOF分析ENSO-influenced数据集。

\ endgroup美元
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  • \ begingroup美元 谢谢,换句话说,如何找到最相似的电脑对于每个样本?我发现的功能职责链模式NCL。这个函数可以帮助实现我的目标。 \ endgroup美元
    - - - - - -李梓鸣
    2018年5月15日在33吗
  • \ begingroup美元 EOF提供了一个时间序列的特征值为每个组件。特征值越大,组件在一个特定时间,该组件解释了数据点越多。 \ endgroup美元
    - - - - - -arkaia
    2018年5月15日在一37吗
  • \ begingroup美元 是的,我明白了。非常感谢!特征值可以正面或负面的价值,我可以用绝对的特征值进行比较吗? \ endgroup美元
    - - - - - -李梓鸣
    2018年5月15日22
  • \ begingroup美元 最终,它代表了级,所以改变特征值的符号,你还需要考虑改变在这个位置的符号特征向量。信号的变化会影响任何重建从电脑的截集,但特征值的绝对值并提供信息的组件的相对大小。 \ endgroup美元
    - - - - - -arkaia
    2018年5月15日在十六
  • \ begingroup美元 我看到一些文章表明他们电脑的样本进行分类。也许他们从一开始就错了。 \ endgroup美元
    - - - - - -李梓鸣
    2018年5月16日14:12

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