主成分分析方法的基本原理 SPSS的主成分分析主要是解决什么问题？

SPSS的主成分分析主要是解决什么问题？

SPSS的主成分分析主要用于因子分析。其目的是通过对多个原始因子的内部相关分析，将多个原始因子整合成一个或多个相对独立的综合因子，以表征原始的分散因子。

例如，我们测量客户满意度并设计10个主题。在数据收集之后，我们可以使用因子分析来观察这10个主题是否可以整合成多个因子。

通过SPSS的主成分分析，得到相应的结果。

结果可能是五个主题之间的相关性非常显著。我们可以用一个因素来概括这五个因素，另外三个因素和两个因素也可以分别构成一个因素。主成分的特征值大于1。这样，我们最终可以通过三个综合因素来研究和分析顾客满意度

主成分分析法的缺点：[1]在主成分分析中，首先要保证提取的前几个主成分的累积贡献率达到较高的水平（即变量降维后的信息量必须保持在较高的水平）。其次，我们必须能够给出符合实际背景和意义的解释（否则，主成分将没有信息，但没有实际意义）。

2. 主成分的解释不如原始变量那样清晰、准确，这是变量降维过程中必须付出的代价。因此，提取的主成分m的个数应明显小于原始变量p的个数（除非p本身较小），否则降维的“优点”可能抵消不了主成分含义不如原始变量清晰的“缺点”。

主成分分析方法的基本原理 主要成分分析方法 主成分分析的步骤

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