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主成分分析和聚类分析

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我的master 成分做好了，结果是抽取了两个master成分然后我会用这两个master成分的分数组成一个新的数据矩阵给聚类-1/ 。急求SPSS成分-聚类分析方法的详细步骤！我刚参加完数学模型大赛，用这个软件做的主成分和聚类，目前有文献采用改进的principal 成分方法进行综合评价 ， 我看到的其中一个就是principal-2聚类-1/方法 。

1、急求用spss做主 成分— 聚类 分析法的详细步骤!我刚参加完数学模型大赛，用这个软件当高手成分和聚类 。前面的一切都好办 。在你算出成分的比例后，你可以将每一列数据除以它的比例 ， 再乘以该数据的标准化数据 ， 就得到你想要的主成分了 。聚类关注聚类方法选择和聚类距离测定 。如果选择的好的话 ， 聚类会很简单 。目前有文献采用改进的principal 成分方法进行综合评价，我看到的其中一个就是principal-2聚类-1/方法 。我的master 成分做好了，结果是抽取了两个master成分然后我会用这两个master成分的分数组成一个新的数据矩阵给聚类-1/ 。

2、怎样在主 成分 分析的基础上做样本 聚类简单来说，你做成分的时候，会有一个main 成分 score表，这个表应该在你打开的spss界面的原始数据的右边，它显示FACT_1，FACT_2等等，你就可以给这个main 成分打分了 。点击analyzeClassify(即分析 聚类)然后根据你的数据选择合适的聚类方法，如system 聚类、二元分类等具体方法 。

3、求主 成分 分析的算法【主成分分析和聚类分析】# analgorithmtocutepca 。notasfastashenumpyimplementationfromplylabimport * frompyimport * def PCA(data，nRedDim0，normalise 1):# Centredatammean(data ， axis 0)datam # CovariancematrixCcov(transpose(data))# computeeigenvaluesandsortingodescendingorderevals，
indexes]eval sevals main成分分析PCA是将多个指标重新组合成一组新的不相关的综合指标的方法，根据实际需要选择尽可能少的综合指标，以尽可能反映原始指标信息 。因为这种方法的第一主成分的方差是所有原始变量中最大的，综合评价函数的方差永远不会超过第一主成分的方差，所以这种方法有一定的缺陷 ， 提取的主成分的个数m通常要显著小于原始变量的个数P(除非P本身很小)因此，在变量很少的情况下，不适合使用主/的主成分 分析实现步骤:1 ， 对原始数据进行标准化处理 ， 消除不同变量维度的影响 。

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