一、實驗內容
基本思想：通過降維技術把多個變數化為幾個少數主成分的方法，即將原來眾多具有一定相關性的指標，重新組合成一組新的相互無關的綜合指標。
表示形式：
結論：1、uij為第i個成分yi和第j個原先的變數xj之間的線性係數；
2、y1，y2，…，yp分別叫做第1主成分，第2主成分，…，第p主成分，y1得到最大解釋變異能力，y2是能對原始資料中尚未被y1解釋的變異部分擁有最大解釋能力；
3、選擇m 個yi(i=1,2,…，m, m≦p)，希望m愈小愈好，但解釋能力卻能達到約80%以上。
二、實驗要求
假定2023年我國35各核心城市綜合競爭力評價指標為：
x1——國內生產總值（億元）；
x2——一般預算收入（億元）；
x3——固定資產投資（億元）；
x4——外貿進出口（億美元）；
x5——城市居民人均可支配收入（元）；
x6——人均國內生產總值（元）；
x7——人均貸款餘額（元/人）；
R語言主成分分析
head swiss 檢視資料 cor swiss 檢視相關性矩陣 方陣中絕對值最小的是0.06085861，比0.05大，因此swiss中變數相互之間均有或強或弱的相關關係，這份資料適合做主成份分析。由於變數的量綱不同會使主成份得分係數的可解釋性變差，使結果受到量綱大的變數影響，而忽略量綱較小的變...
主成分分析 R語言
主成分分析 principal component analysis，pca 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。原理 在用統計分析方法研究多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的複雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的資訊較...
R語言 PCA 主成分分析）
1 關鍵點 綜述 主成分分析 因子分析 典型相關分析，三種方法的共同點主要是用來對資料降維處理的從資料中提取某些公共部分，然後對這些公共部分進行分析和處理。主成分分析 是將多指標化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法 主成分分析是一種通過降維技術把多個變數化成少數幾個主成分的方法，這些主成分能夠反映...