主成分分析的主要步骤
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。
操作方法
(01)一、对原始数据进行标准化
(02)二、计算相关系数矩阵
(03)三、计算特征值与特征向量
(04)四、计算主成分载荷
(05)五、各主成分的得分
主成分分析的内涵
(01)将彼此相关的指标变量转化为彼此不相关的指标变量;
(02)将个数较多的指标变量转化为个数较少的指标变量;
(03)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
(01)将彼此相关的变量转变为彼此不相关的新变量;
(02)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;
(03)新变量各自带有独特的专业含义。
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