java 大数据 主成分分析有什么用？

主成分分析有什么用？

主成分分析的主要目的是降维。例如，如果你想做一个分析，并选择20个指标，你认为他们是非常重要的，但这20个指标太麻烦，你的分析。此时，可以采用主成分分析的方法进行降维。20个指标之间会有这样那样那样的关系，相互影响。经过主成分分析，可以得到4到5个主成分指标。此时，这些主成分指标不仅涵盖了你的20个指标中的大部分，还简化了你的分析（从20个维度到4、5个维度），简化了分析过程，提高了结果的准确性。

主成分分析的主要步骤？

主成分分析是将一组可能具有相关性的变量转换为一组线性不相关的变量。转换后的变量称为主成分。

主成分分析步骤：1。规范原始数据。计算相关系数。计算特征值。确定主成分。综合主成分。

主成分分析的原理是尝试将原始变量重新组合成一组新的独立综合变量。同时，根据实际需要，可以少取几个总变量，尽可能地反映原始变量的信息。这种统计方法称为主成分分析或主成分分析，也是一种降维的数学方法。

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主成分分析的主要作用

1。主成分分析可以降低所研究数据空间的维数。

2. 有时我们可以通过因子负荷AIJ的结论找出x变量之间的一些关系。

关于主成分分析的stata操作步骤？

首先，规范化变量：Egen Z1=STD（x1）

主成分分析：PCA x*，mineigen（1）

主成分负荷分析：estat负荷，cnorm（eigen）

效果分析：estat kmo（一般大于0.7适合主成分分析）

碎石：屏幕图

主成分选择，一般选取前几个方差来解释累积因子的80%以上的主成分

在用SPSS做主成分分析时，由于软件只有因子分析，所以需要计算因子系数矩阵来得到相应的主成分系数。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。

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