锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

主成分分析 一个主成分

经验分享睿知

【主成分分析 一个主成分】Main 成分 分析，main成分分析(PCA main成分分析例:一 。一种使新变量principal 成分成为原变量的线性组合，并在总变异信息中选取少数几个principal成分lai分析things的方法，这是通过保留低阶主成分并忽略高阶主成分来实现的 ， 本金成分与原始变量的关系(1)每个本金成分都是原始变量的线性组合 。

1、如何用spss软件进行主 成分 分析1输入数据 。2: 00分析下拉菜单 ， 并选择数据缩减下的因子 。3打开FactorAnalysis后，逐个选择数据变量，进入变量对话框 。4单击主对话框中的描述按钮 ， 打开因子分析:描述符子对话框，选择统计列中的UnivariateDescriptives项 ， 输出变量的均值和标准差，选择CorrelationMatrix列中的系数项，计算相关系数矩阵，单击继续按钮，返回因子分析主对话框 。

2、主 成分 分析中,只提取一个 成分并且累计贡献率只有50%该怎么办? factor 分析的主要目的是简化题目的结构，将大多数单个题目归入几个因子中，所以在spss中 ， factor 分析是在降维菜单下 。所以最重要的因素分析就是用最小的维度贡献最大的变异，这应该是最重要的准则 。即使贡献率超过85%，也要看:一是维度是否过多，多一个因素意义不大分析；第二，某些维度的贡献率低不低，贡献率低不重要 。

但是85%太苛刻了 。当然，如果能达到这个程度，维度少一些，每个维度的贡献率比较高，那就比较理想了 。spss选择主因子-1成分number一般有两个标准:第一是特征值，大于1 ， 这只是一个大概的想法；二是参考砾石图，看砾石图的拐点出现在哪里 ， 看地图在哪里趋于平缓 。结合这两点，再看累计贡献率是否合适，就可以完成元器件的选择了 。

3、主 成分 分析(PCAmain成分分析例:平均值为(1，3)的高斯分布，在(0.878 ， 0.478)方向的标准差为3，在其正交方向的标准差为1 。这里黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成正比，以原分布的平均值为原点移动 。在多元统计分析中，principal成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术 。

这是通过保留低阶主成分并忽略高阶主成分来实现的 。这样的低阶成分往往可以保留数据最重要的方面 。但是，这是不确定的，要看具体应用 。因为主成分 分析依赖于给定的数据，所以数据的准确性对分析的结果影响很大 。master成分分析是卡尔·皮尔逊在1901年为分析数据和建立数学模型而发明的 。方法主要是通过协方差矩阵的特征分解得到数据的主成分(即特征向量)及其权重(即特征值) 。我们学习了一种有监督的降维方法，线性判别式分析(LDA) 。LDA不仅是一种数据压缩方法，也是一种分类算法 。LDA将高维空间的数据投影到低维空间，通过最小化投影后每个类别的类内方差和类间均值差来寻找最佳投影空间 。本文介绍的principal成分分析(PCA)也是一种降维技术 。与LDA不同，PCA是一种无监督的降维技术，所以PCA的主要思想也与LDA不同 。

    推荐阅读


    上一篇：spss如何选择分析方法,SPSS对应分析方法

    下一篇：系统分析师 信息系统监理师