主成分分析是將一組可能具有相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換成一組線性不相關(guān)的變量。轉(zhuǎn)換后的變量稱為主成分。主成分分析步驟：1。規(guī)范原始數(shù)據(jù)。計(jì)算相關(guān)系數(shù)。計(jì)算特征值。確定主成分。綜合主成分。主成分分析的原理是嘗試將原

主成分分析是將一組可能具有相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換成一組線性不相關(guān)的變量。轉(zhuǎn)換后的變量稱為主成分。

主成分分析步驟：1。規(guī)范原始數(shù)據(jù)。計(jì)算相關(guān)系數(shù)。計(jì)算特征值。確定主成分。綜合主成分。

主成分分析的原理是嘗試將原始變量重新組合成一組新的獨(dú)立綜合變量。同時(shí)，根據(jù)實(shí)際需要，可以少取幾個(gè)總變量，盡可能地反映原始變量的信息。這種統(tǒng)計(jì)方法稱為主成分分析或主成分分析，也是一種降維的數(shù)學(xué)方法。

左轉(zhuǎn)|右轉(zhuǎn)

展開(kāi)數(shù)據(jù)

主成分分析的主要作用

1。主成分分析可以降低所研究數(shù)據(jù)空間的維數(shù)。

2. 有時(shí)我們可以通過(guò)因子負(fù)荷AIJ的結(jié)論找出x變量之間的一些關(guān)系。

主成分分析的主要步驟？

首先，規(guī)范化變量：Egen Z1=STD（x1）

主成分分析：PCA x*，mineigen（1）

主成分分析：estat loading，cnorm（eigen）

效果分析：estat kmo（一般大于0.7適合主成分分析）

碎石：屏幕圖

關(guān)于主成分分析的stata操作步驟？

主成分分析（principal component analysis）PCA（multivariable statistical analysis）是一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，多個(gè)變量通過(guò)線性變換來(lái)選擇較少的重要變量。也稱為主成分分析。在實(shí)際工程中，為了全面地分析問(wèn)題，往往會(huì)提出許多與問(wèn)題相關(guān)的變量（或因素），因?yàn)槊總€(gè)變量都不同程度地反映了工程的一些信息。K.Pearson首先對(duì)非隨機(jī)變量引入主成分分析，然后h.Hotelling將該方法推廣到隨機(jī)向量的情況。信息的大小通常用偏差或方差的平方和來(lái)衡量。

誰(shuí)能用通俗易懂的語(yǔ)言講解一下什么是PCA主成分分析？

主成分分析的缺點(diǎn)如下

1。在主成分分析中，首先要保證提取的前幾個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到較高水平（即變量降維后的信息量必須保持在較高水平）。其次，我們必須能夠給出符合實(shí)際背景和意義的解釋（否則，主成分將沒(méi)有信息，但沒(méi)有實(shí)際意義）。

2. 主成分的解釋不如原始變量那樣清晰、準(zhǔn)確，這是變量降維過(guò)程中必須付出的代價(jià)。因此，提取的主成分m的個(gè)數(shù)應(yīng)明顯小于原始變量p的個(gè)數(shù)（除非p本身較?。?，否則降維的“優(yōu)點(diǎn)”可能抵消不了主成分含義不如原始變量清晰的“缺點(diǎn)”。