主成分分析也称主分量分析.最早可追溯到K. Pearson于1901年开创的非随机变量的多元转化分析; 1933年,H. A. Hotelling 将其推广到随机变量。
方法/步骤
1
一、对原始数据进行标准化
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二、计算相关系数矩阵
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三、计算特征值与特征向量
4
四、计算主成分载荷
5
五、各主成分的得分
主成分分析的内涵
1
将彼此相关的指标变量转化为彼此不相关的指标变量;
2
将个数较多的指标变量转化为个数较少的指标变量;
3
将意义单一的指标变量转化为意义综合的指标变量。
主成分分析的基本原理
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将彼此相关的变量转变为彼此不相关的新变量;
2
方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息;
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新变量各自带有独特的专业含义。
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