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Pregunta sobre PCA

Hola,

 

Me pregunto cómo decidir y determinar las variables continuas para el proceso de PCA.

Estoy analizando el precio de venta de la vivienda con alrededor de 80 variables, y hay demasiadas variables continuas con mucha ira. Así que quiero reducir el conjunto de variables numéricas para un modelo conciso, pero no sé qué variables debería aplicar para PCA.

Por favor, ayúdame a resolver esto. El archivo se adjunta a continuación.

 

Gracias.

 

 

Re: Pregunta sobre PCA

El análisis de componentes principales no se considera un método de modelado, sino un método de análisis de datos exploratorios con un objetivo de reducción variable. PCA examina diversos aspectos de las estructuras de correlación que existen dentro de un grupo de variables. Si su principal objetivo es la identificación de variables para los modelos predictivos, a partir de la plataforma JMP o JMP Pro Fit Model es donde desea trabajar. Existen múltiples personalidades de modelado admitidas allí, desde los mínimos cuadrados ordinarios de buena moda (llamados Estándares Mínimos Cuadrados en JMP) hasta los modelos lineales generales por pasos, para nombrar tres. La plataforma de partición proporciona un método de modelado alternativo que también puede ser útil para la identificación de variables. Si está ejecutando JMP Pro, los métodos de regresión penalizada de la plataforma de regresión generalizada están hechos a la medida para un modelo predictivo donde la identificación de variables es un objetivo principal. Además, tiene todo tipo de construcciones de validación cruzada de modelos flexibles dentro de JMP Pro. Finalmente, las plataformas JMP Pro Model Comparison y Formula Depot son excelentes para comparar el rendimiento de múltiples modelos y, si es necesario, exportar el modelo a un formato de codificación alternativo como SQL, C o SAS.

Re: Pregunta sobre PCAGracias por la respuesta.
Primero quiero entender cuáles son las variables importantes y luego ejecutar
Regresión con esas variables para predecir el precio de venta futuro de la vivienda. También,
Quiero ejecutar la regresión con todas las variables y luego comparar las
Resultado de las regresiones para obtener el mejor modo que debería ser más simple con
El menor error al final.
Re: Pregunta sobre PCAEse es un conjunto de datos interesantes. Tiene muchos descriptores categóricos, algunos de los cuales podrían considerarse continuos. Por ejemplo, la ubicación podría darse usando latitud y longitud.

¿Es PCA la técnica que necesitas? Las distribuciones individuales de los números pueden influir en gran medida en el resultado del análisis de PCA.

¿Estás tratando de predecir los precios futuros de la vivienda o entender cuáles son las variables importantes? Un simple análisis de partición da un resultado similar a la regresión generalizada. El 90% de la variabilidad en los precios se puede describir utilizando 4 variables, todas ellas numéricas, pero solo dos de ellas son continuas.