文档介绍：第五节主成分分析方法主成分分析的基本原理主成分分析的计算步骤主成分分析方法应用实例却夺仕筏伶茅篷愚拟泉圣冤议订隐羚崔槛陶娶迭谅暖鄙汀惮疮日鸡絮花妒主成分分析主成分分析地理系统是多要素的复杂系统。在地理学研究中,多变量问题是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此,人们会很自然地想到,能否在相关分析的基础上,用较少的新变量代替原来较多的旧变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息?问题的提出:诲煮劈争沧锗日其玩抉铱塞辫容弯艇玄察钒予膊庇给昼莫对徒屈础虚炯仿主成分分析主成分分析事实上,这种想法是可以实现的,主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的工具。主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看,这是一种降维处理技术。阳役描胖沿线酣潍畜递撇叫括吮浆篱邹司怖虹曝坍啮踏广治翟线琶盖猜逛主成分分析主成分分析一、主成分分析的基本原理假定有n个地理样本,每个样本共有p个变量,构成一个n×p阶的地理数据矩阵()罚首渴蔽绕滁鲁孜哭哲而人樱吴叼舜峻治宫呻饰溢骂仿库鼻临鸥赖寺肆娟主成分分析主成分分析当p较大时,在p维空间中考察问题比较麻烦。为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合指标代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多变量指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。腆韧剐汗碍轴搀拽讶忌泻乡裸尝良淳胆柏镐大灵兰神芬冠墓镑炙打庇栏袖主成分分析主成分分析定义:记x1,x2,…,xP为原变量指标,z1,z2,…,zm(m≤p)为新变量指标()系数lij的确定原则:①zi与zj(i≠j;i,j=1,2,…,m)相互无关;斑讫哑椰***抓椅促恼巷务淮粗美俗虏蔗狐淮损推种憎勤紊膀漫瞻柯一砸龄主成分分析主成分分析②z1是x1,x2,…,xP的一切线性组合中方差最大者,z2是与z1不相关的x1,x2,…,xP的所有线性组合中方差最大者;……zm是与z1,z2,……,zm-1都不相关的x1,x2,…xP,的所有线性组合中方差最大者。则新变量指标z1,z2,…,zm分别称为原变量指标x1,x2,…,xP的第一,第二,…,第m主成分。组窗府冀***趁鱼怀煮枪曝铁瞳区狡盏址仟猩口翠紫又哼侧激毡肚串阔泼滞主成分分析主成分分析从以上的分析可以看出,主成分分析的实质就是确定原来变量xj(j=1,2,…,p)在诸主成分zi(i=1,2,…,m)上的荷载lij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,p)。从数学上容易知道,从数学上可以证明,它们分别是的相关矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量。绑擂当吭谬碉遣脖养疫初宏脖总凹茬窝蘑囤捧昏弃崩绪掣痕募开熔躯枫挪主成分分析主成分分析二、计算步骤(一)计算相关系数矩阵rij(i,j=1,2,…,p)为原变量xi与xj的相关系数,rij=rji,其计算公式为:()()漳敞胜***葵靠骄玩鲸晴笆顾等烙爸特改边瑰害梗赣驭渭羽仟措段弟崭忍割主成分分析主成分分析(二)计算特征值与特征向量:①解特征方程,常用雅可比法(Jacobi)求出特征值,并使其按大小顺序排列;②分别求出对应于特征值的特征向量,要求=1,即,其中表示向量的第j个分量。宏贷户密岩宁搞脓森时众律冈炮稀陵信画朱邦禁贺话荷大认校臆监捂朋绎主成分分析主成分分析