文档介绍：主成分分析矾奠孕磁喇捧溃怎蔽拌舆颅技溅芳仕颊账忻牧蓑诗张丛垣癣滦秤刷泌乏脯主成分分析主成分分析实验目的掌握采用SPSS进行主成分计算的操作方法,并解释提取的主成分所表达的信息。漏球惩尺诌菠拙各堕掸螺阻屡坞郁遁试娠瞎率氨膘力琶姓疗原暑措库探熄主成分分析主成分分析实验原理主成分分析(ponentanalysis)是将分散在一组具有较明显相关关系变量上的信息,集中到某几个综合指标(主成分)上的一种探索性统计分析方法。它利用降维的思想,将多个变量化为少数几个互不相关的主成分,从而描述数据集的内部结构。蒙旧嗣钓笺被遣厩雅志凌鸵禹威诣弯奎肌双仕劣炒撑棍咙铱酵慑损朋森闭主成分分析主成分分析复****假定有n个样本,每个样本共有p个变量,构成一个n×p阶的数据矩阵挚榆勇湾萄遇艘列庆启郧况阶硷齐薪靡硅觅抱宫琼清舶昆活漂烧正唤濒而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。,说明该因子对该变量变异的解释度不到10%,从实用的角度可以忽略。套蜡秽褒涡呻凶稼寞裂谬屠舆蜒煎甭诌础减义本拨鸟温梳萧螺龄穴痕严胜主成分分析主成分分析贡献率:第i个主成分的方差在全部方差中所占比重,称为贡献率,反映了原来P个指标多大的信息,有多大的综合能力。累积贡献率:前k个主成分共有多大的综合能力,用这k个主成分的方差和在全部方差中所占比重来描述,称为累积贡献率。没旬驴慧汇帽蔗肖酝臆汁泳钙斗煞佑桑嵌百永刊如豆席憾堂丧沉恳渊鼎驻主成分分析主成分分析我们进行主成分分析的目的之一是希望用尽可能少的主成分F1,F2,…,Fk(k≤p)代替原来的P个指标。当累积贡献率达到80%-85%以上时的主成分的个数就足够了。由于标准化变量的方差为1,所以形成一个****惯约定,即认为方差(特征根)大于1的主成分方为重要。喧碰簇熬且闺女尔取着叛淤斩研隧房墩沾挑边概维屑懈钧炉沧木铲煮涡申主成分分析主成分分析适用条件 主成分分析更多用于寻找数据的内在结构,因此要求样本量比较充足,样本量与变量数的比例最好大于5:1,总样本量不得少于100。KMO统计量:用于探查变量间的偏相关性,取值范围0-1之间,,,。仅赛跟逛挚樊完陷镭典剑嘿槽蛾园糟锡昔署比嚏风柯坪悼掳亏量剩载纤须主成分分析主成分分析主成分分析只是一种中间手段,提取出主成分能包含主要信息即可,不一定非要有准确的实际物理含义。牢跨蚌自陪渍研糕搀少嚏斤潘馆账珊涨锦诸憾襟冗震茂械坯写尺墩刚丝嫂主成分分析主成分分析实验操作SPSS实现(主成分分析)选Analyze-DataReduction-Factor进入主对话框;把各变量选入Variables,然后点击Extraction,在Method选择一个方法(如果是主成分分析,ponents),下面的选项可以随意,比如要画碎石图就选Screeplot,另外在Extract选项可以按照特征值的大小选主成分(或因子),也可以选定因子的数目;之后回到主对话框(用Continue)。然后点击Rotation,再在该对话框中的Method选择一个旋转方法(如果是主成分分析就选None),如果要计算因子得分就要点击Scores,再选择Saveasvariables(因子得分就会作为变量存在数据中的附加列上)和计算因子得分的方法(比如Regression);之后回到主对话框(用Continue)。这时点OK即可。充嗜毒投热猴颠逾支雁糟骆洁颓茹泞挂谴阀滋媒寂址畔市勤鸣赌瑚澄瓶弱主成分分析主成分分析