【摘 要】
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通过对主成分分析法(PCA)基本算法的分析,从企业绩效综合评价的角度出发,指出了在指标变量的多重相关性处理、定性指标定量化、原始数据无量纲化等方面存在的弊端,引入了分级
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70272029);国家社会科学基金资助项目(01BJL022);教育部人文社会科学十五规划第一批项目(01JD790021)。
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通过对主成分分析法(PCA)基本算法的分析,从企业绩效综合评价的角度出发,指出了在指标变量的多重相关性处理、定性指标定量化、原始数据无量纲化等方面存在的弊端,引入了分级指标体系的设计方法、数量化理论(Ⅲ)、分类无量纲化方法解决之.针对PCA中特征向量方向的确定问题,提出了特征向量方向确定的原则.针对主成分的提取和权重赋值问题,提出了优先递阶提取法和两两比较判断矩阵法解决之.最后,针对线性PCA的结构化问题,探讨了当今研究的方向和思路.
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