ahp 主成分分析的用途？

主成分分析的用途？

主成分分析的主要目的是“降维”。

例如，如果您要进行分析并选择20个指标，您认为它们非常重要，但这20个指标对于您的分析来说太麻烦了。这时，可以用主成分分析的方法进行降维，这20个指标之间会有这样那样那样的关系，并且会有相互的影响。主成分分析后，此时可以得到4或5个主成分，这些主成分指标不仅涵盖了你的20个指标中的大部分信息，还简化了你的分析（从20维到4维和5维），简化了分析过程，提高了结果的准确性。

spss如何求主成分分析的成分系数怎么求？

使用SPSS进行主成分分析时，由于软件只有因子分析，需要计算因子系数矩阵，得到相应的主成分分布系数。具体步骤是将每列的因子除以相应特征值的平方根（可以通过SPSS下的transform computevariable进行计算）。计算主成分系数后，将主成分系数乘以标准化原始数据（SPSS中的描述性统计分析即可），得到主成分矩阵。至于你要求的综合主成分计算，这是最后一步。主成分矩阵乘以相应的方差贡献率即为综合主成分值。你可能混淆了主成分分析和因子分析，因为只有因子分析涉及因子得分系数矩阵，但实际上很多人会混淆，因为这两种方法太相似了。用SPSS计算主成分比较麻烦，因子分析比较好。但是，具体问题还需要详细分析。如果你能SAS那就方便多了，编程自己的程序需要，但是需要一定的基础。

ahp python 强制类型转换 主成分分析方法的基本原理

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