spss主成分分析-免費(fèi)閱讀
【正文】 實(shí)際處理中一般只選取前幾個最大的主成分（總貢獻(xiàn)率達(dá)到 85%），達(dá)到了降維的目的。 F及其相應(yīng)的向量是幾個主成分。))((?? ???nk ikjiki xxxxn 111 ???nk kii xnx 11 pi , ?21? )(ijrR? jjiiijij SSSr ? 其中 S是樣本協(xié)方差陣，為總體協(xié)方差陣 ? 的無偏估計。22 ? ，依此類推。11 ???? ? ,找到系數(shù) a )139。若將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)一下： ?? s inc o s 211 XXF ?? ?? c o ss in 211 XXF ?? 即 UXXXFF ????????????????? ??????????2121 c o ss ins inc o s ???? 且有 IUU ?/ ，即 U 是正交距陣，則 n個樣品在 1F 軸的離散程度最大（方差最大），變量 1F代表了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，即使不考慮 2F ，信息損失也不多。這些特點(diǎn)，使我們在研究復(fù)雜的問題時，容易抓住主要矛盾。 例 2：企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的評價，它涉及到很多指標(biāo)。 主成分的幾何意義： 設(shè)有 n個樣品，每個樣品有兩個觀測變量 , 21 XX 二維平面的散點(diǎn)圖。 ?ji uu 。 定理 ? 的特征根為 021 ???? p??? ? ，對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正交基為 puuu , 21 ? 。 若 m個主成分的累計貢獻(xiàn)率超過 85%，那我們認(rèn)為前 m個主成分基本包含了原來指標(biāo)信息。 R為 X的相關(guān)系數(shù)矩陣。 2020年全國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益的主成分分析 主成分分析是將原 來眾多具有一定相關(guān)性的指標(biāo)重新組合成一組新的相互無關(guān)的綜合指標(biāo)來代替原來指標(biāo)的統(tǒng)計方法 ,也是數(shù)學(xué)上處理降維的一種方法 . 主成分分析的基礎(chǔ)思想是將數(shù)據(jù)原來的 p 個指標(biāo)作線性組合 ,作為新的綜合指標(biāo)( PFFF , 21 ? )。 按特征根由大到小寫出各主成份： 第一主成分 876543211 1 2 7 3 7 3 8 6 8 6 7 1 7 0 3 8 7 XXXXXXXXF ???????? 方差貢獻(xiàn)率為 第二主成分 876543212 4 0 2 6 2 4 9 1 1 5 1 1 1 0 9 9 9 XXXXXXXXF ???????? 方差貢獻(xiàn)率為 第三主成分 876543213 5 5 8 3 6
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