文档介绍：主成分分析法
第一页，共28页
概念：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，是一种降维处理技术.
主成分分析法
一个研究对象，往往是多要素的复杂系统。变量太多无疑会增加分析问题的难度和复杂性，利用原变量之间的相关关系，用较少的新变量代替原来较多的变量，并使这些少数变量尽可能多的保留原来较多的变量所反应的信息，这样问题就简单化了。
第二页，共28页
研究对象
要 素
x1 x2 … xj … xp
1
2
…
i
…
n
x11 x12 … x1j … x1p
x21 x22 … x2j … x2p
… … … … … …
xi1 xi2 … xij … xip
… … … … … …
xn1 xn2 … xnj … xnp
假设有n个对象，每一个对象都有x1，x2，…，xp个要素构成，它们所对应的要素数据用下表给出：
一、基本原理
第三页，共28页
原变量为x1，x2，…，xp，降维处理后，设它们的综合指标，即新变量为z1，z2，z3，…，zm(m≤p)，则
第四页，共28页
系数lij由以下原则确定
1、zi与zj(i≠j；i，j=1，2，…，m)相互无关
2、z1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，z3，…，zm-1都不相关的x1，x2，…，xp的所有线性组合中方差最大者。
第五页，共28页
z1称为原变量x1，x2，…，xp的第一主成分
Z2称为原变量x1，x2，…，xp的第二主成分
……………..
zm称为原变量x1，x2，…，xp的第m主成分
找主成分zi就是要确定系数lij。从数学上知道，它们分别是x1，x2，…，xp的相关系数矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量。
第六页，共28页
二、 主成分分析的计算步骤
相关系数计算公式
1、计算相关系数
据公式得这p个变量之间的相关系数矩阵为
第七页，共28页
分别求出对应于λi的特征向量ei(i=1，2，…，p)
2、计算特征值和特征向量
解特征方程
|λE-R|=0
求出特征值
λi(i=1，2，…，p)
将这P个特征值按大小顺序排列，即
λ1≥λ2≥…≥λp≥0
然后按公式
| λi E-R|ei=0
第八页，共28页
主成分zi的贡献率为
前i个主成分的累计贡献率为
3、计算主成分贡献率及累计贡献率
当前 i个主成分累计贡献率达到85%——95%，就取前i个主成分作为新变量。
第九页，共28页
4、计算主成分载荷
计算公式为
得前i个主成分在原变量上的载荷
原变量xi
主成分
Z1
Z2
…
Zi
x1
x2
…
xp
l11
l12
…
l1p
l21
l22
…
l2p
…
…
…
…
li1
li2
…
lip
第十页，共28页