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文件名称：基于指标矩阵的多重对应分析：多重对应分析、对应分析、分类分析、图形化程序-matlab开发
文件大小：9KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-01 17:48:12
matlab
对应分析 (CA) 的统计基础在 CORRAN m 文件中介绍，您可以在此 FEX 作者的页面中找到。 CA 可以扩展到两个以上的分类变量，称为多重对应分析 (MCA)。
Karl Pearson (1913) 开发了 Procter&Gamble (Horst 1935) 使用的 CA 的前因。 RA Fisher (1940) 将这种方法命名为“相互平均”，因为它会相互平均表数据中的行和列百分比，直到它们被协调。 由于相互平均效率低下，Mosaier (1946) 和 Benzecri (1969) 等欧洲人将表格数据与计算机程序关联起来进行主成分（因子）分析。 Burt (1953) 开发了二元指标（或 Burt）矩阵的 MCA（同质性分析）。
这里应用到指标矩阵 (G)，一个被称为虚拟变量的因素的二进制编码矩阵。 行数是样本项总数，列数是变量的总类别。 G 中的元素如果对应变
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