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)。計算相關(guān)系數(shù)。計算特征值。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)。計算相關(guān)系數(shù)。計算特征值。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立綜合變量。同時，根據(jù)實際需要，可以少取幾個總變量，盡可能地反映原始變量的信息。這種統(tǒng)計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. 有時我們可以通過因子負(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)計分析方法，多個變量通過線性變換來選擇較少的重要變量。也稱為主成分分析。在實際工程中，為了全面地分析問題，往往會提出許多與問題相關(guān)的變量（或因素），因為每個變量都不同程度地反映了工程的一些信息。K.Pearson首先對非隨機變量引入主成分分析，然后h.Hotelling將該方法推廣到隨機向量的情況。信息的大小通常用偏差或方差的平方和來衡量。

誰能用通俗易懂的語言講解一下什么是PCA主成分分析？

主成分分析的缺點如下

1。在主成分分析中，首先要保證提取的前幾個主成分的累積貢獻率達到較高水平（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際背景和意義的解釋（否則，主成分將沒有信息，但沒有實際意義）。

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