spss主成分分析(PCA)PPT课件
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主成分分析法PPT课件
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3.832E-16
2.017E-15 100.000
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3.351E-16
1.764E-15 100.000
8
2.595E-16
1.366E-15 100.000
000
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8.860E-16 100.000
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7.026E-17
3.698E-16 100.000
• 因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测 变量中存在的复杂关系,它不是对原始变量的重新组合,而 是对原始变量进行分解,分解为公共因子与特殊因子两部分. 公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因 子是每个原始变量独自具有的因子.
3、应用中的优缺点比较
• 主成分分析 优点：首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替 原始多个变量,这些综合变量集中了原始变量的大部分信 息.其次它通过计算综合主成分函数得分,对客观经济现象 进行科学评价.再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综 合评价. 缺点：当主成分的因子负荷的符号有正有负时,综合评价 函数意义就不明确.命名清晰性低.
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2.750E-19
1.447E-18 100.000
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-7.503E-17 -3.949E-16 100.000
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-1.291E-16 -6.794E-16 100.000
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-1.742E-16 -9.168E-16 100.000
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-2.417E-16 -1.272E-15 100.000
四、主成分分析法的步骤
1数据归一化处理：数据标准化Z 2计算相关系数矩阵R： 3计算特征值；
特征值越大说明重要程度越大.
4计算主成分贡献率及方差的累计贡献率； 5计算主成分载荷与特征向量：
《主成分分析》课件
投资组合优化
通过主成分分析，找到不同投 资标的之间的关系，优化投资 组合的效益。
主成分分析在市场调研中的应用
1
偏好分析
通过主成分分析，找到消费者的特征
产品定位
2
和偏好，精准制定相应的市场策略。
通过主成分分析，找到消费者对产品
的不同评价因素，合理确定产品的定
位。
3
竞品分析
通过主成分分析，评估竞争对手的优 势和劣势，为企业提供相应的决策依 据。
慕课在线学习行业民调
通过主成分分析，找到影响学 习者的因素，比如课程质量、 师资水平、学习难度等方面。
降水量分析和气候变化
通过主成分分析和时间序列分 析，找到影响气象预测和气候 变化的主要原因和特征。
食品市场调查分析
通过主成分分析，找到影响消 费者购买健康食品的因素，制 定相应的市场营销策略。
标准化数据
通过Z-score标准化数据，去除不同变 量的量纲影响。
提取主成分
根据协方差矩阵的特征值和特征向量， 提取主成分。
如何选择主成分数量
特征值
根据特征值大于1的原则，选择主成分的数量。
累计贡献率
当累计贡献率到达一定阈值后，选择主成分数量。
图形分析
通过屏幕图和贡献率图来选择主成分数量。
主成分分析的优点和缺点
应用
主成分分析适用于变量之间没有明确因果关系 的情况下，提取它们的主成分；而因子分析需 要基于理论或先验知识，对变量进行选择和定 量，发现变量间的潜在因子。
主成分分析在金融分析中的应用
股票指数分析
通过主成分分析，找到影响整 个股票市场的因素，快速判断 股票市场的健康状况。
信用卡违约风险评估
通过主成分分析，找到导致信 用卡违约的因素，提高信用卡 贷款的质量。
spss主成分分析(PCA)
2019/9/12
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cxt
在进行主成分分析后，竟以97.4％的精度， 用三新变量就取代了原17个变量。根据经济 学知识，斯通给这三个新变量分别命名为总 收入F1、总收入变化率F2和经济发展或衰退 的趋势F3。
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cxt
主成分分析：将原来较多的指标简化为少数 几个新的综合指标的多元统计方法。
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cxt
如果我们将xl 轴和x2轴先平移，再同时按 逆时针方向旋转角度，得到新坐标轴Fl和
F2。Fl和F2是两个新变量。
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x2
平移、旋转坐标轴
F1
F2
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cxt
这种由讨论多个指标降为少数几个综合指 标的过程在数学上就叫做降维。主成分分 析通常的做法是，寻求原指标的线性组合
Fi。
F1 u11X1 u21X 2 u p1X p
F2 u12 X1 u22 X 2 u p2 X p
Fp u1p X1 u2 p X 2 u pp X p
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cxt
根据旋转变换的公式：
y1 y2
x1 cos x2 s x1 sin x2
in cos
y1 cos sin x1 Ux y2 sin cos x2
U为旋转变换矩阵，它是正交矩阵，即有 U U1, UU I
spss主成分分析(PCA)
第一和第二主成分的累计贡献率：
(5.83 2) /(5.83 2 0.17) 0.97875
由此可将以前三元的问题降维为两维问题．第一和第 二主成分包含了以前变量的绝大部分信息９７.８７ ５％．
2014-11-28
28 cxt
从协方差矩阵出发求解主成分的步骤：
1、求解各观测变量 Xl x1l，x2l， ，x pl (l 1， 2， ，n) 的协方差矩阵。 2、由X的协方差阵Σx，求出其特征根，即解方 程 I 0 ，可得特征根 1 2 p 0 。 3、求解 ui i ui 可得各特征根对应的特征向量U1， U2，…，Up 。
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' x ( x , x , x ) 例：设 的协方差矩阵为： 1 2 3
1 2 2 5 0 0
0 0 2
从协方差矩阵出发，求解主成分． （１）求协方差矩阵的特征根 依据 I 0 求解．
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主成分分析：将原来较多的指标简化为少数 几个新的综合指标的多元统计方法。 主成分：由原始指标综合形成的几个新指标。 依据主成分所含信息量的大小成为第一主成 分，第二主成分等等。
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主成分分析得到的主成分与原始变量之间的关 系：
1、主成分保留了原始变量绝大多数信息。
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平移、旋转坐标轴
F2
x2
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《主成分分析》幻灯片PPT
PCA的实质——简化数据
用尽可能少的变量〔主成分〕反映原始数据中尽 可能多的信息，以简化数据，突出主要矛盾。
反映原始数据特征的指标：方差-离散度 主成分：原始变量的最优加权线性组合 最优加权：
第一主成分：寻找原始数据的一个线性组合，使 之具有最大方差〔数据离散度最大的方向〕
第二主成分：寻找原始数据的一个线性组合，使 之具有次大方差，且与第一主成分无关
12.00
14.00
16.00
run100m
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二、PCA的模型与算法
设:x为标准化变量, 原始数据阵 X s [x 1 ,x 2 , x p ] PCA目标：找到原始数据方差最大的线性组合
❖设：线性组合系数为p×1=[1, 2, … p]T
❖即:要找一个 使z=Xs= 1x1+ 2x2 +…+ pxp具有
What does PCA do?
Original data matrix, say n by p 正交旋转
New data matrix, say n by q, with q < p：
例：研究55个国家运发动径赛 能力，用8项径赛成绩
经PCA得到新数据阵： z55×2：选取2个主成分， 其中第一主成分表示综合
0.0
1
第一主成分-1.0包0 含的信0.0息0 量显然1.00
-21..000
售 电 量
Z2
大于第二主成分，因而忽略s 第
二主成分信息损失不大 -2.0
-2
-1
Ma Xin, North China Electric Power University
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主成分分析之PCAppt课件
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释
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3.2. PCA: 进一步解释
椭圆有一个长轴和一 个短轴。在短轴方向上， 数据变化很少；在极端的 情况，短轴如果退化成一 点，那只有在长轴的方向 才能够解释这些点的变化 了；这样，由二维到一维 的降维就自然完成了。
（3）如何解释主成分所包含的几何意义或 经济意义或其它。
实例1: 经济分析
美国的统计学家斯通(Stone)在1947年关于国民 经济的研究是一项十分著名的工作。他曾利用美国 1929一1938年各年的数据，得到了17个反映国民收 入与支出的变量要素，例如雇主补贴、消费资料和 生产资料、纯公共支出、净增库存、股息、利息、 外贸平衡等等。
(1) 如何作主成分分析?
当分析中所选择的变量具有不同的量纲，变 量水平差异很大，应该选择基于相关系数矩阵 的主成分分析。
各个变量之间差异很大
（2） 如何选择几个主成分。
主成分分析的目的是简化变量，一般情况 下主成分的个数应该小于原始变量的个数。 关于保留几个主成分，应该权衡主成分个数 和保留的信息。
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• 如果我们将xl 轴和x2轴先平移，再同时 按逆时针方向旋转角度，得到新坐标轴Fl和 F2。Fl和F2是两个新变量。
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Fl，F2除了可以对包含在Xl，X2中的信息起着 浓缩作用之外，还具有不相关的性质，这就使得 在研究复杂的问题时避免了信息重叠所带来的虚 假性。二维平面上的个点的方差大部分都归结在 Fl轴上，而F2轴上的方差很小。Fl和F2称为原始 变量x1和x2的综合变量。
PCA主成分分析 ppt课件
ordered such that principal axis 1 has the highest variance, axis 2 has the next highest variance, .... , and axis p has the lowest variance covariance among each pair of the principal axes is zero (the principal axes are uncorrelated).
1 2 X im X i Vi n 1 m 1
n
PPT课件
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Geometric Rationale of PCA
degree to which the variables are linearly correlated is represented by their covariances.
best possible representation of their squared Euclidean distances in the full p dimensions.
PPT课件
17
Covariance vs Correlation
using covariances among variables only makes sense if they are measured in the same units
10 12 14 16 18 20
Variable X1
件
C1, 2 3.42
9
Configuration is Centered
each variable is adjusted to a mean of zero (by subtracting the mean from each value).
1 2 X im X i Vi n 1 m 1
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PPT课件
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Geometric Rationale of PCA
degree to which the variables are linearly correlated is represented by their covariances.
best possible representation of their squared Euclidean distances in the full p dimensions.
PPT课件
17
Covariance vs Correlation
using covariances among variables only makes sense if they are measured in the same units
10 12 14 16 18 20
Variable X1
件
C1, 2 3.42
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Configuration is Centered
each variable is adjusted to a mean of zero (by subtracting the mean from each value).
spss主成分分析(PCA)PPT课件
0.924 u30.383
0.000
zf
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（３）主成分：
F 10 .38 x 1 3 0 .92 x 24
F2 x3 F 30.92x1 40.38x23
（４）各主成分的贡献率及累计贡献率： 第一主成分贡献率： 5.8/35 (.8 320.1)7 0.72875 第二主成分贡献率： 2/5 (.8 3 20.1)7 0.25 第三主成分贡献率：0.1/75 (.8 320.1)7 0.02125
zf
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（二） 第二主成分
coF 1,v F 2)(0 F 2 u 1X 2 1 u p 2 X p
F 2 u 1 X 2 1 u 2 X 2 2 u p 2 X p
在约束条件 下，寻找第二主成分
zf
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例：设 x(x1,x2,x3)' 的协方差矩阵为：
1 2 0
2
5
0
当分析中所选择的变量具有不同的量纲，变量水平差异 很大，应该选择基于相关系数矩阵的主成分分析。 2、如何确定主成分个数？ 主成分分析的目的是简化变量，一般情况下主成分的个数 应该小于原始变量的个数。关于保留几个主成分，应该 权衡主成分个数和保留的信息。
zf
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5.3 总体主成分的求解及其性质
❖ 主成分分析的目标：
U为旋转变换正 矩交 阵矩 ，阵 它， 是即有 U U 1,U U I
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❖ 旋转变换的目的：为了使得n个样品点在Fl 轴方向上的离散程度最大，即Fl的方差最大。
❖ (变量Fl代表了原始数据的绝大部分信息，在 研究某问题时，即使不考虑变量F2也无损大 局)。经过上述旋转变换原始数据的大部分 信息集中到Fl轴上，对数据中包含的信息起 到了浓缩作用。
SPSS主成分分析和因子分析PPT课件
x5
.614
.763
.028
x6
.826
-.124
-.281
x7
.273
-.627
.184
x8
.636
.703
.041
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.619
.703
.008
x10
.552
.766
.196
x11
.654
-.691
.172
x12
.666
-.685
.166
x13
.863
-.191
-.297
x14
.728
-.632
.144
0.212 2.186 18.485 37.986 4.5
19.642 5.542 28.434 58.7 66.1
5.841 5.21 28.46 54.052 29.2
8.971 8.843 32.121 63.174 36
1.913 4.032 22.869 43.924 27
0.298 0.987 7.77 12.581 1.1
5
SPSS 19(中文版)统计分析实用教程
电子工业出版社
10.1主成分分析和因子分析简介
10.1.2主成分和公因子数量的确定
（1） 确定时遵循几个原则
主成分的累积贡献率：一般来说，提取主成分的累积贡献率达到80%～ 85%以上就比较满意了，可以由此确定需要提取多少个主成分。 特征值：特征值在某种程度上可以看成表示主成分影响力度大小的指标 ，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入原变量的 平均解释力度大。因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。 综合判断：大量的实际情况表明，如果根据累积贡献率来确定主成分数 往往较多，而用特征值来确定又往往较少，很多时候应当将两者结合起来 ，以综合确定合适的数量。
spss主成分分析(PCA)
1
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cxt
例：企业经济效益综合分析。用5个经济指 标进行考核。用相关系数矩阵法求解主成分。 其中计算出的相关系数矩阵为：
1
0.4532
1
0.7536 0.4545 1
0.3475 0.4244 0.3668
1
0.5621 0.7316 0.4168 0.499 1
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这种由讨论多个指标降为少数几个综合指 标的过程在数学上就叫做降维。主成分分 析通常的做法是，寻求原指标的线性组合
Fi。
F1 u11X1 u21X 2 u p1X p
F2 u12 X1 u22 X 2 u p2 X p
Fp u1p X1 u2 p X 2 u pp X p
Ui u1i，u2i，，upi i 1,2,, P
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（二） 第二主成分
cov( F1, F2 ) 0 F2 u12 X1 u p2 X p
F2 u12 X1 u22 X 2 u p2 X p
在约束条件 下，寻找第二主成分
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可编辑
例：设 x (x1, x2 , x3 )'
1 2 2 5
0 0
的协方差矩阵为：
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从协方差矩阵出发，求解主成分． （１）求协方差矩阵的特征根 依据 I 0 求解．
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SPSS进行主成分分析(PCA)
利用SPSS进行主成分分析【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。
第一步：录入或调入数据（图1）。
图1 原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径图3 因子分析选项框第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。
在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。
因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。
下面逐项设置。
图4 将变量移到变量栏以后⒈设置Descriptives选项。
单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。
在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。
其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。
设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。
⒉ 设置Extraction 选项。
打开Extraction 对话框（图6）。
因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。
第九讲SPSS主成分分析和因子分析.ppt
因子分析使用的方法是分解原始变量， 通过相关找出潜在的“类别”，把每一 类变量看作一个共同因子，从此确定数 据结构。
主成分分析的基本原理
严格来说，主成分分析只是一种中间手 段，其作用为简化数据。主成分分析不 能作为研究结果，应该在进行主成分分 析之后继续使用其他多元统计方法进行 分析。
主成分分析所使用的方法是通过线性变 换将原来的多个指标组合成相互独立的 少数几个能够反映出大部分信息的指标。
在数据文件中新生成的两 个变量就是提取出的公因 子的因子分
选择是否进行因子旋转的菜单 ，这里面提供了三种正交旋转 和两种斜交旋转的方法，默认 值为不进行旋转。做主成分分
因子分析中的正交旋转方法
Varimax 方差最大法 只有少数几个变量在某个因子上有较高的负载， 其他变量在这个因子上的负载尽可能低。该方 法强调对因子的解释的简是否利用先验信息，产生 了探索性因子分析和确定性因子分析的区别。探索性 因子分析是在事先不知道影响因素的基础上，完全依 据资料数据，以一定的原则进行因子分析，最后得出 因子的过程。而验证性因子分析充分利用了先验信息， 是在已知因子的情况下检验所搜集的数据资料是否按 事先预定的结构方式产生作用。因此探索性因子分析 主要是为了找出影响观测变量的因子个数，以及各个 因子和各个观测变量之间的相关程度；而验证性因子 分析的主要目的是决定事前定义因子的模型拟合实际 数据的能力。
KMO取值范围从 0到1，值越大越 适合进行因子分 析，一般>0.7
公因子方差：观测 变量能够被公因子 所解释的变异占总 变异的百分比
公因子贡献率指一个 公因子能够解释所有 观测变量总变异的百 分比
特征根的含义是公因子 能够解释的变异是一个 观测变量变异的多少倍
因子负荷 矩阵，也 就是公因 子与观测 变量的相 关矩阵
主成分分析的基本原理
严格来说，主成分分析只是一种中间手 段，其作用为简化数据。主成分分析不 能作为研究结果，应该在进行主成分分 析之后继续使用其他多元统计方法进行 分析。
主成分分析所使用的方法是通过线性变 换将原来的多个指标组合成相互独立的 少数几个能够反映出大部分信息的指标。
在数据文件中新生成的两 个变量就是提取出的公因 子的因子分
选择是否进行因子旋转的菜单 ，这里面提供了三种正交旋转 和两种斜交旋转的方法，默认 值为不进行旋转。做主成分分
因子分析中的正交旋转方法
Varimax 方差最大法 只有少数几个变量在某个因子上有较高的负载， 其他变量在这个因子上的负载尽可能低。该方 法强调对因子的解释的简是否利用先验信息，产生 了探索性因子分析和确定性因子分析的区别。探索性 因子分析是在事先不知道影响因素的基础上，完全依 据资料数据，以一定的原则进行因子分析，最后得出 因子的过程。而验证性因子分析充分利用了先验信息， 是在已知因子的情况下检验所搜集的数据资料是否按 事先预定的结构方式产生作用。因此探索性因子分析 主要是为了找出影响观测变量的因子个数，以及各个 因子和各个观测变量之间的相关程度；而验证性因子 分析的主要目的是决定事前定义因子的模型拟合实际 数据的能力。
KMO取值范围从 0到1，值越大越 适合进行因子分 析，一般>0.7
公因子方差：观测 变量能够被公因子 所解释的变异占总 变异的百分比
公因子贡献率指一个 公因子能够解释所有 观测变量总变异的百 分比
特征根的含义是公因子 能够解释的变异是一个 观测变量变异的多少倍
因子负荷 矩阵，也 就是公因 子与观测 变量的相 关矩阵
应用SPSS进行主成分分析和因子分析PPT共33页
END
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
应用SPSS进行主成分分析和因子分析
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
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p
F1、F2….Fp分别称为原变量的第一、第二….第p个主成分。
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5.2 数学模型与几何解释－几何解释
❖ 为了方便，我们在二维空间中讨论主成分的几 何意义： 设有n个样品，每个样品有两个观测变量xl和x2， 在由变量xl和x2 所确定的二维平面中，n个样本 点所散布的情况如椭圆状。由图可以看出这n个 样本点无论是沿着xl 轴方向或x2轴方向都具有 较大的离散性，其离散的程度可以分别用观测 变量xl 的方差和x2 的方差定量地表示。显然， 如果只考虑xl和x2 中的任何一个，那么包含在 原始数据中的经济信息将会有较大的损失。
zf
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❖ 由此可概括出主成分分析的几何意义：
主成分分析的过程也就是坐标旋转的过程，各主 成分表达式就是新坐标系与原坐标系的转换关 系，新坐标系中各坐标轴的方向就是原始数据 方差最大的方向。
zf
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❖ 了解了主成分分析的基本思想、数学和几何意义后，问 题的关键：
1、如何进行主成分分析？（主成分分析的方法） 基于相关系数矩阵还是基于协方差矩阵做主成分分析。
zf
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❖ 主成分分析：将原来较多的指标简化为少数 几个新的综合指标的多元统计方法。
❖ 主成分：由原始指标综合形成的几个新指标。 依据主成分所含信息量的大小成为第一主成 分，第二主成分等等。
zf
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❖ 主成分分析得到的主成分与原始变量之间的关 系： 1、主成分保留了原始变量绝大多数信息。
2、主成分的个数大大少于原始变量的数目。
3、各个主成分之间互不相关。
4、每个主成分都是原始变量的线性组合。
zf
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❖ 主成分分析的运用： 1、对一组内部相关的变量作简化的描述
2、用来削减回归分析或群集分析(Cluster)中 变量的数目
zf
7
二、数学模型与几何解释－数学模型
❖ 假设我们所讨论的实际问题中，有p个指标，我 们把这p个指标看作p个随机变量，记为X1， X2，…，Xp，主成分分析就是要把这p个指标的 问题，转变为讨论p个指标的线性组合的问题， 而这些新的指标F1，F2，…，Fk(k≤p），按照 保留主要信息量的原则充分反映原指标的信息， 并且相互独立。
主成分分析
zf
主成分分析的重点
❖ 1、掌握什么是主成分分析？ ❖ 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义？ ❖ 3、理解主成分求解方法：协方差矩阵与相
关系数矩阵的差异？ ❖ 4、对结果进行正确分析
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5.1 主成分分析的基本思想
一项十分著名的工作是美国的统计学家斯通
(stone)在1947年关于国民经济的研究。他
U为旋转变换正 矩交 阵矩 ，阵 它， 是即有 U U 1,U U I
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❖ 旋转变换的目的：为了使得n个样品点在Fl 轴方向上的离散程度最大，即Fl的方差最大。
❖ (变量Fl代表了原始数据的绝大部分信息，在 研究某问题时，即使不考虑变量F2也无损大 局)。经过上述旋转变换原始数据的大部分 信息集中到Fl轴上，对数据中包含的信息起 到了浓缩作用。
1、从相关的X1， X2，… Xk,求出相互独立的新综合变 量（主成分）Y1,Y2…Yk。
2、X与Y之间的计算关系是：
Y1 a11 a1kX1
即Y＝AX
Yk ak1 akkXk
如何求解主成分？
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❖ 一、从协方差矩阵出发求解主成分
（一）第一主成分： 11 12 1P
曾利用美国1929一1938年各年的数据，得
到了17个反映国民收入与支出的变量要素，
例如雇主补贴、消费资料和生产资料、纯公
共支出、净增库存、股息、利息外贸平衡等
等。
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❖ 在进行主成分分析后，竟以97.4％的精度， 用三新变量就取代了原17个变量。根据经济 学知识，斯通给这三个新变量分别命名为总 收入F1、总收入变化率F2和经济发展或衰退 的趋势F3。
u1 2 iu2 2i u2 pi1
2、主成分之间相互独立，即无重叠的信息。即
C （ F i ， F o j ） 0 ， v i j ， i ， j 1 ， 2 ， ， p
3、主成分的方差依次递减，重要性依次递减，即
V （ F a ） V r( F a ) r V ( F a ) r
1
F1
F2
•
•••
•••
• •
•
•••••••••••••••••••••••
• •
x1
•••
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平移、旋转坐标轴
x 2
F1
F
2
•
••••••••
••
••••••••••
••••
•••••••••
•
x 1
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❖ 根据旋转变换的公式：
yy12x1xc1soisnx2xs2cinos
y y1 2 cso in sc sio n sx x1 2 U x
当分析中所选择的变量具有不同的量纲，变量水平差异 很大，应该选择基于相关系数矩阵的主成分分析。 2、如何确定主成分个数？ 主成分分析的目的是简化变量，一般情况下主成分的个数 应该小于原始变量的个数。关于保留几个主成分，应该 权衡主成分个数和保留的信息。
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5.3 总体主成分的求解及其性质
❖ 主成分分析的目标：
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❖ 如果我们将xl 轴和x2轴先平移，再同时按逆 时针方向旋转角度，得到新坐标轴Fl和F2。 Fl和F2是两个新变量。
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x2
平移、旋转坐标轴
F1
F2
•• • • •
•• • •
•• •
•
• •
•
• •
•
•
•
• •••
• •• •
•• •
• ••
x 1
••
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平移、旋转坐标轴
x 2
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❖ 这种由讨论多个指标降为少数几个综合指 标的过程在数学上就叫做降维。主成分分 析通常的做法是，寻求原指标的线性组合
Fi。
F1 u11X1 u21X2 up1Xp
F2 u12X1 u22X2 up2Xp
Fp u1p X1 u2p X2 uppXp
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❖ 满足如下的条件：
1、每个主成分的系数平方和为1。即
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❖ Fl，F2除了可以对包含在Xl，X2中的信息起着浓 缩作用之外，还具有不相关的性质，这就使得 在研究复杂的问题时避免了信息重叠所带来的 虚假性。二维平面上的个点的方差大部分都归 结在Fl轴上，而F2轴上的方差很小。Fl和F2称为 原始变量x1和x2的综合变量。F简化了系统结构， 抓住了主要矛盾。