主成分分析有什么用？主成分分析的主要目的是降維。例如，如果你想做一個分析，并選擇20個指標，你認為他們是非常重要的，但這20個指標太麻煩，你的分析。此時，可以采用主成分分析的方法進行降維。20個指標之

主成分分析有什么用？

主成分分析的主要目的是降維。例如，如果你想做一個分析，并選擇20個指標，你認為他們是非常重要的，但這20個指標太麻煩，你的分析。此時，可以采用主成分分析的方法進行降維。20個指標之間會有這樣那樣那樣的關系，相互影響。經過主成分分析，可以得到4到5個主成分指標。此時，這些主成分指標不僅涵蓋了你的20個指標中的大部分，還簡化了你的分析（從20個維度到4、5個維度），簡化了分析過程，提高了結果的準確性。

主成分分析的主要步驟？

主成分分析是將一組可能具有相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量。轉換后的變量稱為主成分。

主成分分析步驟：1。規(guī)范原始數據。計算相關系數。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，也是一種降維的數學方法。

左轉|右轉

展開數據

主成分分析的主要作用

1。主成分分析可以降低所研究數據空間的維數。

2. 有時我們可以通過因子負荷AIJ的結論找出x變量之間的一些關系。

關于主成分分析的stata操作步驟？

首先，規(guī)范化變量：Egen Z1=STD（x1）

主成分分析：PCA x*，mineigen（1）

主成分負荷分析：estat負荷，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

主成分選擇，一般選取前幾個方差來解釋累積因子的80%以上的主成分

在用SPSS做主成分分析時，由于軟件只有因子分析，所以需要計算因子系數矩陣來得到相應的主成分系數。具體步驟是將每列的因子除以相應特征值的平方根（可以通過SPSS下的transform computevariable進行計算）。計算主成分系數后，將主成分系數乘以標準化原始數據（SPSS中的描述性統(tǒng)計分析即可），得到主成分矩陣。至于你要求的綜合主成分計算，這是最后一步。主成分矩陣乘以相應的方差貢獻率即為綜合主成分值。你可能混淆了主成分分析和因子分析，因為只有因子分析涉及因子得分系數矩陣，但實際上很多人會混淆，因為這兩種方法太相似了。用SPSS計算主成分比較麻煩，因子分析比較好。但是，具體問題還需要詳細分析。如果你能SAS那就方便多了，編程自己的程序需要，但是需要一定的基礎。