主成分分析方法課件和案例分析[1]-資料下載頁
2025-08-05 01:39本頁面
【正文】 矩陣 （ 2）由相關系數(shù)矩陣計算特征值，以及各個主成分的貢獻率與累計貢獻率（見表）。由表 ，第一，第二，第三主成分的累計貢獻率已高達 %（大于85%），故只需要求出第一、第二、第三主成分 z1， z2， z3即可。 主成分 特征值 貢獻率 (%) 累積貢獻率 (%)z14. 661 51. 791 51. 791z22. 089 23. 216 75. 007z31. 043 11. 589 86. 596z40. 507 5. 638 92. 234z50. 315 3. 502 95. 736z60. 193 2. 14 97. 876z70. 114 1. 271 99. 147z80. 0453 0. 504 99. 65z90. 0315 0. 35 100表 特征值及主成分貢獻率 （ 3）對于特征值 =， =，= e1， e2， e3，再用公式（ ）計算各變量 x1，x2， … ， x9在主成分 z1， z2， z3上的載荷（表 ）。 z1z2z3占方差的百分數(shù)（ % ）x10. 739 0. 532 0. 0061 82. 918x20. 123 0. 887 0. 0028 80. 191x30. 964 0. 0096 0. 0095 92. 948x40. 0042 0. 868 0. 0037 75. 346x50. 813 0. 444 0. 0011 85. 811x60. 819 0. 179 0. 125 71. 843x70. 933 0. 133 0. 251 95. 118x80. 197 0. 1 0. 97 98. 971x90. 964 0. 0025 0. 0092 92. 939上述計算過程，可以借助于 SPSS 或 M A T L A B 軟件系統(tǒng)實現(xiàn)。表 主成分載荷 ① 第一主成分 z1與 x1， x5， x6， x7， x9呈顯出較強的正相關，與 x3呈顯出較強的負相關，而這幾個變量則綜合反映了生態(tài)經(jīng)濟結構狀況，因此可以認為第一主成分 z1是生態(tài)經(jīng)濟結構的代表。 ② 第二主成分 z2與 x2， x4， x5呈顯出較強的正相關，與 x1呈顯出較強的負相關，其中，除了 x1為人口總數(shù)外， x2， x4， x5都反映了人均占有資源量的情況，因此可以認為第二主成分 z2代表了人均資源量。 分析： 顯然 ， 用三個主成分 z z z3代替原來 9個變量 （ x1，x2， … ， x9） ， 描述農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng) ， 可以使問題更進一步簡化 、 明了 。 ③ 第三主成分 z3，與 x8呈顯出的正相關程度最高，其次是 x6，而與 x7呈負相關，因此可以認為第三主成分在一定程度上代表了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結構。 ④ 另外，表 （占方差的百分數(shù)），在一定程度反映了三個主成分 z zz3包含原變量（ x1， x2， … ， x9）的信息量多少。
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