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主成分分析法精华讲义及实例

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请问如何计算主成分 分析法？因为有些学者不了解principal 成分 analysis的原理和principal 成分的定义，如何为principal 成分 analysis和相关分析输入数据 。如何有效利用principal 成分 analysis进行综合评价principal 成分 analysis方法是将多个指标转化为少数几个互不相关的综合指标(即principal 成分)的多元统计分析方法 。

1、主 成分计算权重全步骤梳理! 1 。研究场景Main 成分分析用于浓缩数据信息 。例如，总共有20个指标值 。这20项能否浓缩成4个总指标？此外，principal 成分 analysis可用于权重计算和综合竞争力研究 。即main 成分 sub: 2中有三个实际应用场景 。操作SPSSAU左侧仪表盘的高级方法→" main成分"；三、SPSSAU的一般步骤第一步:判断是否进行principal 成分(pca)分析；标准是KMO值大于0.6 。

特别说明:如果研究的目的是集中信息，找出principal 成分与分析项目的对应关系 ， SPSSAU建议使用因子分析[请参考因子分析手册]而不是principal 成分 analysis 。主成分分析以信息集中(但很少关注主成分与分析项目的对应关系)、权重计算、综合得分计算为目的 。有时候不太注意主成分和分析项的对应关系 。比如在计算综合竞争力的时候，我不需要太在意main 成分和分析项的对应关系 。

2、SPSS之特征筛选与主 成分分析业务对特征值维数的要求:统计模型:315维 ， 高维可能导致维数灾难理论机器学习模型:50维，如何降维速度问题:保留重要特征 ， 剔除不重要特征:1 。实证方法2 。Data 分析法(采用yx相关分析，排除与Y无关的变量)3 。经验方法 数据分析法(x与X相关分析)4 。Data 分析法 经验方法(逐步回归法)5 。Principal 成分分析(因为前四步已经筛选了重要的变量，剩下的变量的意义就很模糊了 。)让我们以bankloan _宁滨(提取代码:78uh)为例:1 .实证方法(通过业务判断年龄组重要)2 。数据分析法3 。经验方法 数据分析法变量将通过统计方法进行整合 。

3、spss主 成分分析结果解读【主成分分析法精华讲义及实例】结果分析(1)KMO和巴特利特球面检验从表中可以看出，巴特利特球面检验的统计值为3960.473，对应的概率p值为0 。在显著性水平上，应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵显著不同 。同时，KMO值为0.844 。根据Kaiser的KMO测量指数 ， 问卷项目适合进行因子分析 。(2)公因子方差的提取值表示每个变量用公因子表达的多少 。一般来说，如果公因数大于0.7 ， 则意味着变量可以很好地用公因数表示 。

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