主成分分析（ Principal Component Analysis ， PCA ）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。

F1 a11 X1 a21 X 2 ... a p1 X p,由数学知识可知，每一个主成分所提取的信息量可用其方差来度量，其方差 Var(F1)越大，表示 F1 包含的信息越多。常常希望第 一主成分 F1 所含的信息量最大，因此在所

一、概述 在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠，例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖

主成分分析的计算步骤 样本观测数据矩阵为： ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=np n n p p x x x x x x x x x X 21 2222111211 第一步：对原始数据进行标准化处理 )var(*j j ij ij x x x x -

主成分分析の操作过程 原始数据如下（部分） 调用因子分析模块（Analyze―Dimension Reduction―Factor），将需要参与分析の各个原始变量放入变量框，如下图所示： 单击Descriptives按钮，打开Descrip

主成分分析操作步骤 1）先在spss中录入原始数据。 2）菜单栏上执行【分析】——【降维】——【因子分析】，打开因素分析对话框，将要分析的变量都放入【变量】窗口中。 3）设计分析的统计量 点击【描述】：选中“Statistics”中的“原始

主成分分析计算方法和步骤： 在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因

怎样用SPSS进行主成分分析 怎样用SPSS进行主成分分析 一、基本概念与原理 主成分分析（principal component analysis） 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实

一、概述 在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题得信息有一定得重叠，例如，高校科研状况评价中得立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高得相关性；学生综合评价研究中得专业基础课成绩与专业课成绩、获奖

主成分分析法 主成分分析（principal components analysis，PCA）又称：主分量分析，主成分回归分析法 [编辑] 什么是主成分分析法 主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

1、原始指标数据的标准化采集p 维随机向量x = (x1,X2,...,X p)T)n 个样品x i = (x i1,x i2,...,x ip)T，i=1,2,…,n， n＞p，构造样本阵，对样本阵元进行如下标准化变换： 其中，得标准化阵

主成分分析计算方法和步骤： 在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因

一、概述 在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠，例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖

一、概述 在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠，例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖

主成分分析法的计算步骤 1、原始指标数据的标准化采集p 维随机向量x = (x1,X2,...,X p)T)n 个样品x i = (x i1,x i2,...,x ip)T，i=1,2,…,n， n＞p，构造样本阵，对样本阵元进行如下标准化

在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此,在多指标的数据分析中,如

（一）主成分分析法的基本思想 主成分分析（Principal Component Analysis ）是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分

样本观测数据矩阵为： ⎪⎪⎪⎪⎪⎭ ⎫ ⎝⎛=np n n p p x x x x x x x x x X ΛM M M M ΛΛ212222111211 第一步：对原始数据进行标准化处理 )var(*j j ij ij x x x x -

2.计算主成分载荷lij p(Fi ,xj ) i eij (i 1, 2, , p, j 1, 2, , m)表示主成分与对应变量的相关系数（四）排序问题：1.主成分得分Yi

主成分分析计算方法和步骤：在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此