主成分分析ppt課件(2)-閱讀頁
2025-05-20 22:03本頁面
【正文】 22 2 py y y12n n npy y y原變量 主成分 1 2 序號 PROC PRINCOMP ? 可對輸入資料文件做主成分分析 ? 輸入資料文件可以是原始數(shù)據(jù)、相關(guān)系數(shù)矩陣或樣本協(xié)方差矩陣等 ? 輸出包括相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣、特征值、特征向量及標(biāo)準(zhǔn)化的主成分值等 PROC PRINCOMP ? Proc prinp 選項串； var 變量名稱串； partial 變量名稱串； freq 變量名稱串； weight 變量名稱串； by 變量名稱串； PROC PRINCOMP ? Proc prinp options。這個數(shù)據(jù)集可以是原始觀測值的 sas數(shù)據(jù)集，也可以是相關(guān)矩陣 （ type＝ corr） 或協(xié)方差矩陣（ type＝ cov） 。 PROC PRINCOMP ? Proc prinp options。 outstat＝ sas data set： 命名一個包含各變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣、特征值和特征向量的輸出 sas數(shù)據(jù)集。 covariance（ 或 COV）： 要求從協(xié)方差矩陣出發(fā)作主成分分析。除非各變量的度量單位是可比較的或已經(jīng)過某種方式的標(biāo)準(zhǔn)化，否則不宜使用此選項，應(yīng)從相關(guān)矩陣出發(fā)作主成分分析。其默認(rèn)值為參與分析的變量個數(shù)。 prefix＝ name：規(guī)定各主成分的名稱的前綴。若 “ name＝ A”， 則各主成分名稱分別為 A1， A2， …。 例 ? 對 10名男中學(xué)生的身高（ ）、胸圍（ ）和體重（ ）進(jìn)行測量，得數(shù)據(jù)如表。 序號 身高（ cm） 胸圍（ cm） 體重（ kg） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1X2X3X例 ? Data students。 cards。 proc prinp cov。 run。2 5 . 3 2 4 , ( 0 . 8 2 7 6 7 4 , 0 . 3 3 3 4 8 3 , 0 . 4 5 1 3 8 2 ) 。試進(jìn)行主成分分析。 input x1x8。 …… 。 var x1x8。 例 ? 某醫(yī)學(xué)院測得 20例肝癌患者的 4項肝功能指標(biāo)：SGPT（轉(zhuǎn)氨酶），肝大指數(shù)， ZnT（鋅濁度）和 AFP（胎甲球），依次用 X1～ X4表示，觀察數(shù)據(jù)如表。 例 ? data p1。 ? cards。 ? proc prinp out=pc prefix=y。 ? run。我們希望對這兩個氣溫進(jìn)行主成分分析，希望用一個統(tǒng)一的溫度來作為總的可比的溫度，所以進(jìn)行主分量分析。 ? INPUT CITY $115 JANUARY JULY。 ? MOBILE ? PHOENIX ? LITTLE ROCK ? SACRAMENTO ? DENVER ? HARTFORD ? WILMINGTON ? WASHINGTON DC ? JACKSONVILLE ? MIAMI ? ATLANTA ? BOISE ? CHICAGO ? PEORIA ? INDIANAPOLIS ? DES MOINES ? WICHITA ? LOUISVILLE ? NEW ORLEANS ? PORTLAND, MAINE ? BALTIMORE ? BOSTON ? DETROIT ? SAULT STE MARIE ? DULUTH ? MINNEAPOLIS ? JACKSON ? KANSAS CITY ? ST LOUIS ? GREAT FALLS ? OMAHA ? RENO ? CONCORD ? ATLANTIC CITY ? ALBUQUERQUE 例 ? ALBANY ? BUFFALO ? NEW YORK ? CHARLOTTE ? RALEIGH ? BISMARCK ? CINCINNATI ? CLEVELAND ? COLUMBUS ? OKLAHOMA CITY ? PORTLAND, OREG ? PHILADELPHIA ? PITTSBURGH ? PROVIDENCE ? COLUMBIA ? SIOUX FALLS ? MEMPHIS ? NASHVILLE ? DALLAS ? EL PASO ? HOUSTON ? SALT LAKE CITY ? BURLINGTON ? NORFOLK ? RICHMOND ? SPOKANE ? CHARLESTON, WV ? MILWAUKEE ? CHEYENNE ? 。 ? VAR JULY JANUARY。 例 例 ? 輸出中，第一部分為簡單統(tǒng)計量（均值和標(biāo)準(zhǔn)差），第二部分為協(xié)方差的特征值（注意我們在過程中用了 COV選項，無此選項用相關(guān)陣），從這里可以看到貢獻(xiàn)率 （ Proportion） 和累計貢獻(xiàn)率 （ Cumulative），第三部分為特征向量。由系數(shù)可見，第一主分量是兩個月份的加權(quán)平均，代表了一個地方的氣溫水平，第二主分量系數(shù)一正一負(fù)，反應(yīng)了冬季和夏季的氣溫差別。
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