[参考文献]关于主成分分析做综合评价的改进

资 源 简 介

[参考文献]关于主成分分析做综合评价的改进

详 情 说 明

主成分分析（PCA）作为经典的降维方法，常被用于构建综合评价模型，但在实际应用中存在若干局限性。传统PCA评价模型通常直接使用方差贡献率作为权重，可能导致评价结果偏离实际情况。近年来研究者提出了多种改进方向：

权重优化：通过熵权法或专家打分修正主成分权重，避免方差贡献率单一指标带来的偏差。 数据预处理改进：针对不同量纲指标，采用改进的标准化方法（如秩标准化）保留数据分布特性。 非线性扩展：结合核PCA处理非线性关系，提升对复杂数据结构的解释能力。 动态评价：引入时间序列分析，实现主成分权重的动态调整。

这些改进策略有效提升了PCA在综合评价中的稳健性和可解释性，尤其适用于社会经济、环境绩效等多指标评价场景。