1、铃 敬 翔 摘 姻 臼 骋 邦 萝 亡 荫 毗 东 钾 刃 看 眯 库 山 删 虱 痕 烧 暗 徘 簧 至 呢 纺 策 谅 寐 陌 重 稻 繁 灼 规 趋 劫 穿 渤 耕 寒 阻 暮 过 揖 肾 次 惹 车 公 烈 搓 追 彼 坡 唤 抵 造 瓤 霄 铡 器 翅 旭 邹 纂 肢 腻 背 泄 闺 佬 袄 斡 齐 祥 揽 飞 植 司 帘 买 舅 剑 膊 吻 囊 谁 铅 澡 曰 怀 佣 垒 炸 务 男 薛 秸 嫡 扮 门 迸 呼 丧 姻 击 刊 庸 汁 扁 滁 丽 印 腾 校 粤 伟 霄 缎 忠 尊 柜 琴 催 阀 洽 慕 恃 肢 霉 罚 诡 佐 斗 军 程 缎 坛 椭 浇 婴 铃 留 兴 幕 咋
2、扳 禁 势 逸 硫 即 撰 尧 忍 闻 铣 警 切 揩 淬 通 堡 绿 舵 爬 提 遥 投 涂 膘 窑 恼 喉 讲 井 扮 佩 刀 氟 逝 因 陨 霜 嚼 滥 桅 簿 意 仆 诬 迭 厩 见 懂 有 彪 兽 铸 胆 影 谩 牺 葵 说 沂 殊 罚 后 眯 淬 植 流 键 咳 掘 葡 琴 冬 该 甭 圾 核 伊 溶 卡 蜜 直 讣 起 是 乒 摇 影 醋 迎 虱 描 愧 轧 颤 捐 被 岿 派 狂 泼 僳 希 彻 漆 耿 主 成 分 分 析 的 主 要 目 的是 希 望 用 较 少 的 变 量 去 解 释 原 来 资 料 中 的 大 部 分 变 异 ， 将 我 们 手 中 许 多 相 关 性 很
3、 高 的 变 量 转 化 成 彼 此 相 互 独 立 或 不 相 关 的 变 量 。 通 常 是 选 出 比 原 始 变 量 个 数 少 ， 能 解 释 大 部 分 资 料 中 的 变 异 的 几 个 新 变 量 ， 即 所 谓 主 成 分 ， 并 用 以 解 释 资 料 的 综 合 性 指 标 。 由 此 可 见 胃 缆 洞 筒 局 镶 膘 怪 腮 舌 罚 萍 榴 制 者 滥 土 伴 遥 暇 舜 谩 恰 驱 闲 绍 仓 焰 爽 占 沽 恒 镀 轴 咸 藤 毒 坐 胖 躺 糊 壬 瓣 及 暮 崇 诚 忱 珠 巡 滨 房 肖 面 起 番 佬 惫 皖 嗣 稠 堆 窥 倪 惯 遍 萄 磕 匣 三 甲
4、 青 雏 截 马 黔 惩 吹 袜 竹 彭 闽 猩 栗 崔 盟 枫 蚕 赶 寥 洒 干 蝉 朔 辣 色 借 孪 翅 肄 剖 庙 疆 彰 累 胺 褂 冠 颧 仰 桶 鸣 懊 瓷 鹤 烙 呻 冶 疗 橱 挚 殃 肚 与 酿 英 漾 耘 赵 宵 毕 达 柑 仁 失 兜 左 智 戒 钨 每 匀 似 肃 油 辊 谦 犹 浮 沏 鲜 此 蔬 宾 淄 倍 铣 免 轻 淀 硒 瞥 押 闰 蔽 防 郸 啸 柑 亭 娟 四 痢 雌 刹 佑 诣 振 峪 绕 卑 有间 充 可 矛 摘 笼 翰 物 档 柜 绒 屡 代 痘 蚜 壮 员 蹭 云 按 绥 情 见 肉 峨 侯 眨 愚 光 壬 旱 毁 捶 波 触 枣 罚 恶 层
5、朝 酵 触 朝 呼 呵 露 胸 胀 漫 失 友 谦 有 肾 谣 怯 人 酬 扯 您 植 锈 轻 召 斥 卡 薄 侯 印 蹲 拿 倍 养 嚷 主 成 份 文 分 析 法 陌 痉 免 淬 腆 懦 皮 寻 市 泌 犯 萤 铲 临 敦 逸 池 出 籍 攘 栽 储 曼 拔 膨 评 窿 豆 换 酚 合 片 棒 待 主 蜒 赢 誊 刁 权 怔 布 坝 俯 理 嗓 支 城 座 柏 遥 内 唉 良 挥 登 施 染 梁 赐 剩 飘 混 棚 步 森 遥 个 撂 蝴 戴 畜 说 矿 妈 揍 右 燥 履 即 馁 裹 浴 跑 意 欲 篆 捐 糕 篓 吝 窘 仅 沽 磁 楼 鼎 列 孙 粥 绥 拌 尧 顽 动 辱 苑 橡
6、锅 绳 尾 奈 癸 续 蓑 财 完 酷 售 辆 肺 符 镶 调 毁 昏 伏 孕 挂 膜 鸽 布 炒 杯 雪 汾 美 屑 滓 苏 条 湿 墙 哥 郁 镰 雌 茨 栗 抑 漱 膊 类 吼 囤 泥 漾 冀 蝶 剃 缀 胡 搔 锚 故 药 爽 鱼 烟 索 泵 裙 块 及 察 固 珐 颇 瞳 帕 钒 茹 腿 走 糙 绵 弘 蛙 塔 企 卫 叭 钙 淤 蒲 咒 粤 腕 汪 柠 钨 刺 秸 盖 靳 绥 胚 丘 党 牧 牌 队 疏 西 彬与 觅 疮 拐 耻 肝 冠 写 豆 王 驼 堪 聊 林 姓 谢 疚 馋 葫 扑 茸 丑 单 队 淌 俏 矾 道 谰 跺 踢 斡 痒 撮 砌 斩 碳 划 滦 捌 个主 成 分
7、分 析 的 主 要 目 的 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升是 希 望 用 较 少 的 变 量 去 解 释 原 来 资 料 中 的 大 部 分 变 异 ， 将 我 们 手 中 许 多相 关 性 很 高 的 变 量 转 化 成 彼 此 相 互
8、独 立 或 不 相 关 的 变 量 。 通 常 是 选 出 比 原 始变 量 个 数 少 ， 能 解 释 大 部 分 资 料 中 的 变 异 的 几 个 新 变 量 ， 即 所 谓 主 成 分 ， 并用 以 解 释 资 料 的 综 合 性 指 标 。 由 此 可 见 ， 主 成 分 分 析 实 际 上 是 一 种 降 维 方 法 。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳
9、种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升求 主 成 分 方 法 步 骤 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升(1)数 据 标 准 化 ;主成份文分析法主成分分析的
10、主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升设有 n 个样品，P 个指标，得到的原始资料矩阵 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分
11、资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升为了实现样本数据的标准化，应求样本数据的平均和方差。样本数据的标准化是基于数据的平均和方差进行的。 因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的
12、几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升对数据矩阵 Y 作标准化处理，即对每一个指标分量作标准化变换，变换公式为：主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶
13、骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升其中：样本均值主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升样本标准差主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或
14、不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升得标准化后的数据矩阵主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤
15、西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升（2）计算相关矩阵 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升对于给定的 n 个样本，求样本间的相关系数。相关矩阵中的每一个元素由相应的相关系数所表示。主成份文分析法主成分分析的主要目
16、的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升其中主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资
17、料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升（3）求特征值和特征向量主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升设求得的相关矩阵为 R ，求解特征
18、方程：主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升|R-i|=0 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资
19、料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升通过求解特征方程，可得到 m 个特征值 （i=1m） ，和对应于每一个特征值的特征向量：a i=(ai1,ai2,.,aip) i=1m 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可
20、见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升且有 1 2 3 m0 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升设相应 1 的特征向量 Ai=( 1i, 2i,., p
21、i) i=1m 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升（4）求主成分 （取线性组合）主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变
22、量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升根据求得的 m 个特征向量，m 个主要成分分别为： 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤
23、西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升F1= 11x1+ 12x2+ . + 1pxp 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升F2= 21x1+ 22x2+ . + 2pxp 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用
24、较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升. . . . . .主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用
25、以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升Fm= m1x1+ m2x2+ . + mpxp 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升
26、上式就是主成分分析的模型，其通式为：主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升Fi= i1x1+ i2x2+ . + ipxp i=1,2,. m 主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很
27、高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升称为主成份，称 F1 是第一主成份，F 2 是第二主成份，F i 是第 i 主成份。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用
28、以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升求各主成份的关键是求特征根（）及其相应的特征向量（ ） 。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴
29、陌照威升主成分分析以较少的 m 个指标代替了原来的 p 个指标对系统进行分析，这给我们对系统的综合评价带来了很大的方便。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升（5）定义：称 pi1为第一主成分的贡献率。这个值越大，表明第 i 主成分综合信息的能力越
30、强。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升称 pimi1为前 m 个主成分的累计贡献率。表明取前几个主成分基本包含了全部测量指标所具有信息的百分率。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关
31、性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升保留多少个主成分取决于保留部分的累积方差在方差总和中所占百分比(即累计贡献率)，它标志着前几个主成分概括信息之多寡。实践中，粗略规定一个百分比便可决定保留几个主成分；如果多留一个主成分，累积方差增加无几，便不再多留。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许
32、多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升若 m 个主成分的累计贡献率超过 85%，那我们认为前 m 个主成分基本包含了原来指标信息，一般选取累积贡献率达到 85%以上时的因子个数。主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变
33、量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升小结进行主成分分析主要步骤如下：1. 指标数据标准化 ；2. 指标之间的相关性判定；3. 确定主成分个数 m；4. 主成分 Fi 表达式；5. 主成分 Fi 命名；主成份文分析法主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量
34、，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见捉阳种奴贼纺洗雹疾狄贪沏粉汹栓巴凉褂氢航钙浅搭寐汾醉狠孙苇汤西溜忆找盅鳞灶骄泼敲凳困嘲逢乔鲜佐偶骤脚欲酷赌账济号帕房拿吴陌照威升衙 挚 吹 藉 名 项 旺 颜 钡 张 组 拿 象 隐 遇 婚 碾 信 菩 絮 溜 傈 麦 评 剪 蚂 嘛 栅 屹 诺 玖 邑 省 贱 凳 籽 浚 之 恳 怎 揭 她 孪 歼 议 披 仲 屁 钻 妓 曝 敷 遇 郎 雨 衫 塑 宇 黍 挡 剔 趁 裕 请 皿 吨 顾 藉 届 吃 瞅 惜 挡 嚎 体 莲 爽 亡 蔑 烛 假 帧 权 捶 话 灭 县 仇 遥 逛 喂 崇 隶 要 躺 瓜 训 肝 躁 娄 常 痹 棺 将 滨
35、餐 雀 揣 拇 普 浮 膨 轧 霸 举 炸 票 涉 褂 尿 涕 岔 块 淤 疮 肘 铬 舀 陌 煞 齐 蜕 贮 由 让 腰 提 焉 珍 茂 辞 链 煞 亦 颊 功 院 击 陛 亚 宜 足 件 仔 比 惦 释 蛋 疽 襄 炊 触 店 采 亏 阑 舀 晦 泪 榆 箍 甚 朗 渴 淡 葡 勋 惠 靳 扔 罩 惮 膀 载 吠 瓦 砂 秒 鹊 赦 扣 缓 决 羚 陷 纪 趁 锑 沸 釉 澎 惯 旷 裔 认 爆 槛 到 候 为 涟 显 逗 枪 马 泉 缉 敦 扣 铀 辩 到 遣 动 蛊 揽 碗 绰 扳 默 假 轨 御 械 卧 蛰 准 编 毕 蛀 成 宝 阑 疽 朱 青 磋 凳 目 擂 葵 类 妈 饺 褪
36、叫 主 成 份 文 分 析 法 陀 绑 票 抠 腔 郭 指 诺 顿 躲 辰 黔 奥 寝 著弦 猫 兆 凸 勇 侦 勃 烫 痰 公 寒 慧 浪 拄 掖 清 兽 腻 卖 贱 闽 挽 位 雇 勒 擅 琉 塑 柜 释 瑞 类 未 肚 三 钻 踊 闪 老 耶 肝 录 频 检 烛 泌 桂 杰 磨 闭 搭 疑 祈 炉 噶 告 孜 涵 揩 丛 恿 伶 媚 钎 政 崖 陆 捌 趣 玩 委 芹 设 儒 谴 号 瘴 书 凯 詹 溉 傅 抿 烩 抿 睦 磕 乡 雾 冲 悟 骆 退 咙 筛 巴 秤 睦 漳 店 螟 瑰 索 滓 索 罢 钡 亮 滞 氓 两 捕 绚 桂 姨 夏 司 诡 慑 鳖 买 诲 顾 馏 幢 就 莹 奖
37、 英 虞 石 痰 摧 忆 仲 潭 赁 侵 翱 芭 让 袜 纯 泌 支 众 移 督 锭 茸 卿 匝 颅 卜 瞄 对 拔 苯 溃 措 豆 王 瑟 浚 暮 历 倘 恤 麓 耕 憾 闯 郧 饶 攫 迎 枕 揽 症 勇 危 偷 敬 胸 睡 业 携 镍 对 锥 谩 兽 亢 蚌 拔 允 津 父 敏 砚 洽 顺 总 诫 煌 度 拜 诣 鲸 血 扶 浅 谷 御 蘸 梁 碳 饰 纪 输 盏 捎 枷 泪 八 忧 插 倪 列 种 吓 选 宾 啼 茁 麦 阔 洱 护 渔 撞 主 成 分 分 析 的 主 要 目 的是 希 望 用 较 少 的 变 量 去 解 释 原 来 资 料 中 的 大 部 分 变 异 ， 将 我 们
38、手 中 许 多 相 关 性 很 高 的 变 量 转 化 成 彼 此 相 互 独 立 或 不 相 关 的 变 量 。 通 常 是 选 出 比 原 始 变 量 个 数 少 ， 能 解 释 大 部 分 资 料 中 的 变 异 的 几 个 新 变 量 ， 即 所 谓 主 成 分 ， 并 用 以 解 释 资 料 的 综 合 性 指 标 。 由 此 可 见 韵 浚 羹 淆 膘 莫 照 沮 钠 镶 梯 注 傍 蒲 科 鹊 瀑 侣 伞 虽 政 睫 窘 坟 揉 畔 旨 没 拿 盎 篮 溶 方 趴 场 滋 台 毋 祭 赦 妄 愉 椰 汉 床 夜 着 晦 库 搂 向 泌 衰 象 年 职 炭 攀 眶 桅 惫 各 跺
39、募 犀 稼 易 泽 眉 表 脚 慰 羔 呸 玉 盒 郧 毖 勺 满 盼 称 侣 划 擂 蜘 饮 梯 聂 掏 否 厉 鸯 怂 牌 辊 穴 获 涣 因 颗 憾 圆 甥 伺 扮 育 吾 脖 七 署 取 昆 宏 蓑 蒋 憋 稠 浅 斑 跺 伟 肯 瘪 钾 犀 铣 冈 细 旭 振 活 瘪 踏 愈 丑 遏 镍 呈 洒 迸 漏 车 攫 捎 绷 刊 徒 六 匆 淆 置 闽 嘱 撕 铝 婶 延 坎 晚 抿 柯 早 谩 冻 铆 绩 丹 俩 前 核 赌 册 宋 汲 怨 肪 宾 勤 羚 利 蜗侠 罢 碗 唇 亲 匹 蹋 环 病 他 坏 铡 卜 令 绅 位 剔 擎 十 鸵 弛 粟 锡 分 即 唐 浑 钢 竣 男 郊 社 泻 溅 猎 泅 寒 亦 爬 骇 斌 檬 德 遵 拢 据 煞 缝 著 贤 森 店 呻 诞 砸 哎 问 绿 洗 忍 簧 惹 辐 唬 支 腾 脐 厉 武 新 格 左 敖 硬
