主成分分析法精華講義及實(shí)例-資料下載頁
2025-08-05 00:55本頁面
【正文】 R的特征值及貢獻(xiàn)率見下表特征值貢獻(xiàn)率（%）累計(jì)貢獻(xiàn)率（%）1%，故只需取前三個(gè)主成分即可。前3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分中各標(biāo)準(zhǔn)化變量 前的系數(shù)即為對(duì)應(yīng)特征向量，由此得到3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分為注意到，y1近似是8個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化變量的等權(quán)重之和，是反映各企業(yè)總效應(yīng)大小的綜合指標(biāo)，y1的值越大，則企業(yè)的效益越好。%，故若用y1的得分值對(duì)各企業(yè)進(jìn)行排序，能從整體上反映企業(yè)之間的效應(yīng)差別。將S中sii的值及中各的值以及各企業(yè)關(guān)于xi的觀測(cè)值代入y1的表達(dá)式中，可求得各企業(yè)y1的得分及其按其得分由大到小的排序結(jié)果。企業(yè)序號(hào)得分1243111071458131269所以，第9家企業(yè)的效益最好，第12家企業(yè)的效益最差。Matlab程序：[coeff,score,latent]=prinp(X)注：該函數(shù)使用協(xié)方差陣作主成分分析。
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