主成分分析法及其在SPSS中的操作
7页1、一、主成分分析基本原理 概念:主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析 方法。从数学角度来看,这是一种降维处理技术。思路:一个研究对象, 往往是多要素的复杂系统。 变量太多无疑会增加分析 问题的难度和复杂性, 利用原变量之间的相关关系, 用较少的新变量代替原来较 多的变量, 并使这些少数变量尽可能多的保留原来较多的变量所反应的信息, 这 样问题就简单化了。原理:假定有n个样本,每个样本共有p个变量,构成一个nx p阶的数据 矩阵,XiiXi2XipXX2iX22X2pXniXn2Xnp记原变量指标为Xi , X2,,Xp,设它们降维处理后的综合指标,即新变量为 z 1, Z2, Z3,zn(mw p),则ZiIiiXiIi2 X2Iip XpZ2I2iXiI22X2I2pXpZmImiXiIm2X2Imp Xp系数 l ij 的确定原则: Zi与乙(i工j ; i , j=1 , 2,,m)相互无关; Zi是Xi, X2,,Xp的一切线性组合中方差最大者,Z2是与乙不相关的Xi, X2,, Xp的所有线性组合中方差最大者; Z m是与Zi, Z2, , Z叶1都不相
2、关的Xi, X2,XP ,的所有线性组合中方差最大者。新变量指标Zi , Z2,Zm分别称为原变量指标Xi, X2,Xp的第i,第2, 第m主成分。从以上的分析可以看出,主成分分析的实质就是确定原来变量Xj(j=i ,2,p)在诸主成分乙(i=i , 2,,m)上的荷载I j ( i=i , 2,,m j=i ,2 , p)。从数学上可以证明,它们分别是相关矩阵m个较大的特征值所对应的特征向二、主成分分析的计算步骤1、计算相关系数矩阵r1112R2122r p1rp2量。n pDprpp累计贡献率:(I 1,2,L,p)j (i , j =1, 2,,p)为原变量Xi与Xj的相关系数,rj =rji,其计算公式为n(Xki Xi )(Xkj Xj)k 1rijnn(XkiXi)2(XkjXj)2.k 1k 12、计算特征值与特征向量解特征方程丨R 0,常用雅可比法(Jacobi )求出特征值,并使其按大小顺序排列12p0;p分别求出对应于特征值的特征向量ei(i 1,2,L,p),要求e=i,即 e2 1 j i其中勺表示向量&的第j个分量。3、计算主成分贡献率及累计贡献率贡献率:(I
3、 1,2,L,p)1, 2,L, m所对应的第1、第一般取累计贡献率达 85%-958的特征值,2、第m(mep)个主成分。4、计算主成分载荷lj P(K,Xj) J iq(i,j 1,2,L,p) 5、各主成分得分Z11Z12Z1mZ21Z22Z2mZn1Zn2Znm三、主成分分析法在SPSS中的操作1、指标数据选取、收集与录入(表1)苦1诰海10亍富匸汀去扯林地区GDP人均CH5P农业増却值T业用加値第三产业帛加值囲定资产魅资基本建设披资社会涓册品零善总额初关出口 M砸方财政收入辽中5458J1300014883.3137622258.4529.02258.4123.7399.7山东105 RL011643139003502.5郦LG2288.71070.73131.92114610.2河北6076.69047950.21406.72092.61161.6597.1106BJ45.93023天津2022,62206883 9822.8960,0703.735).941.4115.7171?江井10636.01W71122535363i967.22320.0II4L.33215.83
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