主成分分析实验报告
主成分分析报告
主成分分析报告第一点：主成分分析的定义与重要性主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法，它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这组变量称为主成分。
这种方法在多变量数据分析中至关重要，尤其是在数据的降维和可视化方面。
在实际应用中，数据往往包含多个变量，这些变量可能存在一定的相关性。
这样的数据集很难直接进行分析和理解。
主成分分析通过提取数据中的主要特征，将原始的多维数据转化为少数几个互相独立的主成分，使得我们能够更加清晰地看到数据背后的结构和模式。
主成分分析的重要性体现在以下几个方面：1.降维：在数据集中存在大量变量时，通过PCA可以减少数据的维度，简化模型的复杂性，从而降低计算成本，并提高模型的预测速度。
2.去除相关性：PCA能够帮助我们识别和去除变量间的线性相关性，使得我们分析的是更加纯净的独立信息。
3.数据可视化：通过将多维数据映射到二维或三维空间中，PCA使得数据的可视化成为可能，有助于我们直观地理解数据的结构和模式。
4.特征提取：在机器学习中，PCA可以作为一种特征提取工具，提高模型的性能和泛化能力。
第二点：主成分分析的应用案例主成分分析在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个典型的案例：1.图像处理：在图像处理领域，PCA被用于图像压缩和特征提取。
通过将图像转换到主成分空间，可以大幅度减少数据的存储空间，同时保留图像的主要信息。
2.金融市场分析：在金融领域，PCA可以用来分析股票或证券的价格动向，通过识别影响市场变化的主要因素，帮助投资者做出更明智的投资决策。
3.基因数据分析：在生物信息学领域，PCA被用于基因表达数据的分析。
通过识别和解释基因间的相关性，PCA有助于揭示生物过程中的关键基因和分子机制。
4.客户细分：在市场营销中，PCA可以用来分析客户的购买行为和偏好，通过识别不同客户群的主要特征，企业可以更有效地制定市场策略和个性化推荐。
成分分析实验报告总结与反思
CREATE TOGETHER
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
• 阐述实验方法的优缺点，为实验报告的改进提供参考
实验技术
• 介绍实验报告采用的实验技术，包括实验仪器、实验技术和实验软件等
• 阐述实验技术的应用和优势，为实验报告的开展提供支持
02
实验数据收集与分析
实验数据的收集方法
数据收集方法
• 介绍实验报告采用的实验数据收集方法，如观察法、测量法和实验法等
• 阐述改进效果的意义和价值，为实验报告的持续改进提供依据
反馈调整
• 根据改进效果和反馈信息，调整实验报告的改进措施和方法
• 阐述反馈调整的意义和价值，为实验报告的持续优化和提高提供参考
05
实验报告撰写与报告
实验报告的撰写技巧与注意事项
撰写技巧
注意事项
• 介绍实验报告撰写的技巧，包括实验背景、实验方法和
能
• 为今后的科研工作打下坚实的基础
培养科学分析和解决问题的能力
• 通过实验数据的分析和讨论，培养科学分析和解决问题的能力
• 提高科研素养和创新能力
⌛️
促进学术交流和合作
• 实验报告的撰写和分享，有助于促进学术界的交流和合作
• 为科研项目的合作和成果的推广奠定基础
实验报告的背景和研究对象
实验报告的背景
研究对象
• 介绍实验报告的研究背景和意义，突出实验报告的重要
• 介绍实验报告的研究对象，包括实验材料、实验方法和
性
实验对象等
• 阐述实验报告的研究目标和主要问题，明确实验报告的
• 描述实验对象的特点和选取依据，为实验报告的开展提
主成分分析报告
主成分分析报告在当今的数据驱动的世界中，我们经常面临着处理大量复杂数据的挑战。
如何从这些海量的数据中提取有价值的信息，简化数据结构，发现潜在的模式和趋势，成为了数据分析领域的重要课题。
主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）作为一种强大的数据分析工具，为我们提供了一种有效的解决方案。
主成分分析是一种多元统计分析方法，其主要目的是通过对原始变量的线性组合，构建一组新的不相关的综合变量，即主成分。
这些主成分能够尽可能多地保留原始数据的信息，同时实现数据的降维。
让我们先来了解一下主成分分析的基本原理。
假设我们有一组观测数据，每个观测包含多个变量。
主成分分析的核心思想是找到一组新的坐标轴，使得数据在这些坐标轴上的投影具有最大的方差。
第一个主成分就是数据在方差最大方向上的投影，第二个主成分则是在与第一个主成分正交的方向上，具有次大方差的投影，以此类推。
为什么要进行主成分分析呢？首先，它能够帮助我们简化数据结构。
当我们面对众多相关的变量时，通过主成分分析可以将其归结为少数几个综合变量，从而减少数据的复杂性，便于后续的分析和处理。
其次，主成分分析可以去除数据中的噪声和冗余信息，突出数据的主要特征，有助于发现数据中的隐藏模式和关系。
此外，它还可以用于数据压缩和可视化，使得我们能够更直观地理解数据。
在实际应用中，主成分分析有着广泛的用途。
在图像处理领域，它可以用于图像压缩和特征提取，减少图像数据的存储空间，同时保留图像的主要特征。
在金融领域，主成分分析可以用于构建投资组合，通过对多个金融资产的分析，找出主要的影响因素，从而优化投资组合。
在生物学研究中，主成分分析可以用于分析基因表达数据，发现不同样本之间的差异和相似性。
接下来，我们来看看如何进行主成分分析。
首先，需要对原始数据进行标准化处理，以消除量纲的影响。
然后，计算数据的协方差矩阵或相关矩阵。
接着，通过求解特征值和特征向量，确定主成分的方向和权重。
实验六 主成分分析
实验六 主成分分析一、实验目的通过本次实验，掌握SPSS 及ENVI 的主成分分析方法。
二、有关概念1． 主成分分析的概念主成分分析（又称因子分析），是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。
代表各类信息的综合指标就称为因子或主成份。
主成分分析的数学模型可写为：m m x a x a x a x a z 131********++++=m m x a x a x a x a z 23232221212++++=m m x a x a x a x a z 33332321313++++=………m nm n n n n x a x a x a x a z ++++= 332211其中，x 1、x 2、 x 3、 x 4 …x m 为原始变量；z 1、 z 2、 z 3、 z 4 …z n 为主成份，且有m≥n 。
写成矩阵形式为：Z=AX 。
Z 为主成份向量，A 为主成份变换矩阵，X 为原始变量向量。
主成份分析的目的是把系数矩阵A 求出，主成份Z1、Z2、Z3…在总方差中所占比重依次递减。
从理论上讲m=n 即有多少原始变量就有多少主成份，但实际上前面几个主成份集中了大部分方差，因此取主成份数目远远小于原始变量的数目，但信息损失很小。
因子分析的一个重要目的还在于对原始变量进行分门别类的综合评价。
如果因子分析结果保证了因子之间的正交性（不相关）但对因子不易命名，还可以通过对因子模型的旋转变换使公因子负荷系数向更大（向1）或更小（向0）方向变化，使得对公因子的命名和解释变得更加容易。
进行正交变换可以保证变换后各因子仍正交，这是比较理想的情况。
如果经过正交变换后对公因子仍然不易解释，也可进行斜交旋转。
2． 因子提取方法SPSS 提供的因子提取方法有：①Principal components 主成份法。
该方法假设变量是因子的纯线性组合。
这是SPSS最通用的因子提取方法，故因子分析有时又称为主成份分析。
主成分分析实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过主成分分析（PCA）方法，对给定的数据集进行降维处理，从而简化数据结构，提高数据可解释性，并分析主成分对原始数据的代表性。
二、实验背景在许多实际问题中，数据集往往包含大量的变量，这些变量之间可能存在高度相关性，导致数据分析困难。
主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，通过提取原始数据中的主要特征，将数据投影到低维空间，从而简化数据结构。
三、实验数据本次实验采用的数据集为某电商平台用户购买行为的调查数据，包含用户年龄、性别、收入、职业、购买商品种类、购买次数等10个变量。
四、实验步骤1. 数据预处理首先，对数据进行标准化处理，消除不同变量之间的量纲影响。
然后，进行缺失值处理，删除含有缺失值的样本。
2. 计算协方差矩阵计算标准化后的数据集的协方差矩阵，以了解变量之间的相关性。
3. 计算特征值和特征向量求解协方差矩阵的特征值和特征向量，特征值表示对应特征向量的方差，特征向量表示数据在对应特征方向上的分布。
4. 选择主成分根据特征值的大小，选择前几个特征值对应特征向量作为主成分，通常选择特征值大于1的主成分。
5. 构建主成分空间将选定的主成分进行线性组合，构建主成分空间。
6. 降维与可视化将原始数据投影到主成分空间，得到降维后的数据，并进行可视化分析。
五、实验结果与分析1. 主成分分析结果根据特征值大小，选取前三个主成分，其累计贡献率达到85%，说明这三个主成分能够较好地反映原始数据的信息。
2. 主成分空间可视化将原始数据投影到主成分空间，绘制散点图，可以看出用户在主成分空间中的分布情况。
3. 主成分解释根据主成分的系数，可以解释主成分所代表的原始数据特征。
例如，第一个主成分可能主要反映了用户的购买次数和购买商品种类，第二个主成分可能反映了用户的年龄和性别，第三个主成分可能反映了用户的收入和职业。
六、实验结论通过本次实验，我们成功运用主成分分析（PCA）方法对数据进行了降维处理，提高了数据可解释性，并揭示了数据在主成分空间中的分布规律。
成分检验分析实验报告
成分检验分析实验报告实验目的：进行成分检验分析，确定样品中的成分组成。
实验原理：成分检验分析主要通过物化性质分析和化学反应分析进行。
物化性质分析主要包括密度测定、溶解性测试、熔点测定等；化学反应分析主要包括酸碱反应、沉淀反应、氧化还原反应等。
实验步骤：1. 密度测定：将一定量的样品称取入一个瓶中，用天平称量，然后将瓶子放入容器中放置，测量其质量，并记录下来。
然后倒入一定量的水，并再次记录下质量。
根据两次测量结果计算密度。
2. 溶解性测试：取一小部分样品，放入试管中，加入适量的溶剂，如水、乙醇等，搅拌溶解至饱和后观察是否完全溶解，记录下结果。
3. 熔点测定：将一小部分样品取出，放入熔点仪中，加热至样品完全熔化时记录下温度。
4. 酸碱反应：取一小部分样品，加入酸性溶液（如盐酸、硫酸等），观察是否发生气体生成、沉淀生成等反应，记录下结果。
5. 沉淀反应：取一小部分样品，加入沉淀试剂（如硫酸铜、氯化钡等），观察是否生成沉淀，并记录下结果。
6. 氧化还原反应：将一小部分样品与酸性溶液混合，加入适量的还原剂（如亚硫酸钠、氢氧化钠等），观察是否发生颜色的变化等反应，记录下结果。
实验结果与分析：1. 密度测定结果：样品的质量为X克，质量测量的水量为Y克，根据公式计算得到样品的密度为X/Y。
2. 溶解性测试结果：样品完全溶解于水/乙醇等溶剂中，表明样品是可以溶解于水/乙醇等溶剂的。
3. 熔点测定结果：样品的熔点为X，与文献值进行对比，如果两者一致，则表明样品的纯度较高；如果不一致，则可能存在杂质。
4. 酸碱反应结果：样品与酸性溶液发生反应生成了气体/沉淀等，根据反应类型可以初步判断样品中可能含有酸性物质/碱性物质。
5. 沉淀反应结果：样品与沉淀试剂反应生成了沉淀，根据沉淀的颜色、形状等可以进一步判断样品中可能含有的物质。
6. 氧化还原反应结果：样品与酸性溶液和还原剂发生反应，观察到颜色的变化，可以根据这个颜色变化进一步判断样品中可能含有的物质。
主成分分析、因子分析实验报告--SPSS
主成分分析、因子分析实验报告--SPSS主成分分析、因子分析实验报告SPSS一、实验目的主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和因子分析（Factor Analysis，FA）是多元统计分析中常用的两种方法，旨在简化数据结构、提取主要信息和解释变量之间的关系。
本次实验的目的是通过使用 SPSS 软件对给定的数据集进行主成分分析和因子分析，深入理解这两种方法的原理和应用，并比较它们的结果和差异。
二、实验原理（一）主成分分析主成分分析是一种通过线性变换将多个相关变量转换为一组较少的不相关综合变量（即主成分）的方法。
这些主成分是原始变量的线性组合，且按照方差递减的顺序排列。
主成分分析的主要目标是在保留尽可能多的数据信息的前提下，减少变量的数量，从而简化数据分析和解释。
（二）因子分析因子分析则是一种探索潜在结构的方法，它假设观测变量是由少数几个不可观测的公共因子和特殊因子线性组合而成。
公共因子解释了变量之间的相关性，而特殊因子则代表了每个变量特有的部分。
因子分析的目的是找出这些公共因子，并估计它们对观测变量的影响程度。
三、实验数据本次实验使用了一份包含多个变量的数据集，这些变量涵盖了不同的领域和特征。
数据集中的变量包括具体变量 1、具体变量 2、具体变量 3等，共X个观测样本。
四、实验步骤（一）主成分分析1、打开 SPSS 软件，导入数据集。
2、选择“分析”＞“降维”＞“主成分分析”。
3、将需要分析的变量选入“变量”框。
4、在“抽取”选项中，选择主成分的提取方法，如基于特征值大于1 或指定提取的主成分个数。
5、点击“确定”，运行主成分分析。
（二）因子分析1、同样在 SPSS 中，选择“分析”＞“降维”＞“因子分析”。
2、选入变量。
3、在“描述”选项中，选择相关统计量，如 KMO 检验和巴特利特球形检验。
4、在“抽取”选项中，选择因子提取方法，如主成分法或主轴因子法。
主成分分析报告
主成分分析报告1. 简介主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的数据降维技术，用于将高维数据集映射到低维子空间。
主成分分析主要通过计算数据集中的主成分，来捕捉数据中的主要变化方向和模式。
本报告将介绍主成分分析的原理、应用、算法实现以及使用注意事项。
2. 主成分分析原理主成分分析旨在将高维数据投影到低维空间，并保留尽可能多的有用信息。
其基本思想是通过线性变换，将原始数据映射到新的坐标系中，其中新坐标系的轴是原始数据的主成分方向。
主成分分析的步骤如下：1.计算原始数据的协方差矩阵；2.对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值；3.选择最大的k个特征值对应的特征向量，构成变换矩阵；4.将原始数据通过变换矩阵进行映射，得到降维后的数据。
3. 主成分分析的应用主成分分析在数据处理和分析中有很多应用，其中包括：1.数据降维：主成分分析可以将高维数据集投影到低维空间，从而减少数据的维度。
这对于处理大规模数据、可视化和提高计算效率都非常有用。
2.数据可视化：通过将高维数据映射到二维或三维空间，可以更直观地展示数据的结构和模式。
3.噪声过滤：主成分分析可以过滤掉数据中的噪声，保留主要的信号。
4.特征提取：通过提取数据的主成分，可以捕捉到数据的主要变化模式，便于后续分析。
4. 主成分分析算法实现以下是使用Python进行主成分分析的示例代码：import numpy as npfrom sklearn.decomposition import PCA# 创建一个样本矩阵X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 创建PCA对象并指定主成分的数量pca = PCA(n_components=2)# 执行主成分分析X_pca = pca.fit_transform(X)# 输出降维后的数据print(X_pca)在上述代码中，首先创建了一个样本矩阵X，然后创建了一个PCA对象，并指定要保留的主成分数量为2。
主成分分析实验报告剖析
一、引言主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法，通过对原始数据进行线性变换，将高维数据投影到低维空间，从而简化数据结构，提高计算效率。
本文通过对主成分分析实验的剖析，详细介绍了PCA的基本原理、实验步骤以及在实际应用中的注意事项。
二、实验背景随着数据量的不断增长，高维数据在各个领域变得越来越普遍。
高维数据不仅增加了计算难度，还可能导致信息过载，影响模型的性能。
因此，数据降维成为数据分析和机器学习中的关键步骤。
PCA作为一种有效的降维方法，在众多领域得到了广泛应用。
三、实验目的1. 理解主成分分析的基本原理；2. 掌握PCA的实验步骤；3. 分析PCA在实际应用中的优缺点；4. 提高数据降维的技能。
四、实验原理主成分分析的基本原理是将原始数据投影到新的坐标系中，该坐标系由主成分构成。
主成分是原始数据中方差最大的方向，可以看作是数据的主要特征。
通过选择合适的主成分，可以将高维数据降维到低维空间，同时保留大部分信息。
五、实验步骤1. 数据准备：选择一个高维数据集，例如鸢尾花数据集。
2. 数据标准化：将数据集中的每个特征缩放到均值为0、标准差为1的范围，以便消除不同特征之间的尺度差异。
3. 计算协方差矩阵：计算标准化数据集的协方差矩阵，以衡量不同特征之间的相关性。
4. 特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
5. 选择主成分：根据特征值的大小选择前k个特征向量，这些向量对应的主成分代表数据的主要特征。
6. 数据投影：将原始数据投影到选择的主成分上，得到降维后的数据。
六、实验结果与分析1. 实验结果：通过实验，我们得到了降维后的数据集，并与原始数据集进行了比较。
结果表明，降维后的数据集保留了大部分原始数据的信息，同时降低了数据的维度。
2. 结果分析：实验结果表明，PCA在数据降维方面具有良好的效果。
然而，PCA也存在一些局限性，例如：（1）PCA假设数据服从正态分布，对于非正态分布的数据，PCA的效果可能不理想；（2）PCA降维后，部分信息可能丢失，尤其是在选择主成分时，需要权衡保留信息量和降低维度之间的关系；（3）PCA降维后的数据可能存在线性关系，导致模型难以捕捉数据中的非线性关系。
第6章主成分分析报告
D(Yk )D(Xi )
k ii
其中的 ei (0, , 0,1, 0, , 0) ' ，而
Cov(TkX, e 'i X) TkΣei ei(ΣTk ) ei(kTk ) keiTk ktki
所以 (Yk , Xi )
k ii
tki
一、主成分的一般性质
(Yk , Xi )
k ii
(Y1,Y2)对每个原始变量的相关系数
i
ρ(Y1,Xi)
ρ(Y2,Xi)
1
0.925
二、主成分的数学推导
由于 Cov(Y2 ,Y1) T2ΣT1 T2T1
如果 Y2 与 Y1 相互独立，即有 T2T1 0 或 T1T2 0 构造求第二主成分的目标函数为：
2 (T2 , , ) T2ΣT2 (T2T2 1) 2 (T1T2 )
对目标函数2 (T2 , , ) 求导数有：
➢ 对X作正交变换，令Y = T′X，其中T为正交阵，要求Y的各分 量是不相关的，并且Y的第一个分量的方差是最大的，第二个 分量的方差次之，……，
➢ 为了保持信息不丢失，Y的各分量方差和与X的各分量方差和 相等
第二节 主成分的几何意义 及数学推导
一 主成分的几何意义
二 主成分的数学推导
一、主成分的几何意义
二、主成分的数学推导
希望这组新的变量Y1, ,Ym（ m p ）可以充分地反映原变量 X1, , X p 的信息，而且相互独立
注意到，对于 Y1, ,Ym 有 D(Yi ) D(TiX) TiD(X)Ti TiΣTi i 1, 2, , m
Cov(Yi ,Yk ) Cov(TiX,TkX) TiCov(X, X)Tk TiΣTk i,k 1,2, ,m
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项目名称实验4―主成分分析所属课程名称多元统计分析（英）项目类型综合性实验实验(实训)日期2012年 4 月15 日实验报告4主成分分析（综合性实验）(Principal component analysis)实验原理：主成分分析利用指标之间的相关性，将多个指标转化为少数几个综合指标，从而达到降维和数据结构简化的目的。
这些综合指标反映了原始指标的绝大部分信息，通常表示为原始指标的某种线性组合，且综合指标间不相关。
利用矩阵代数的知识可求解主成分。
实验题目：下表中给出了不同国家及地区的男子径赛记录：(t8a6)Country 100m(s) 200m(s)400m(s)800m(min)1500m(min)5000m(min)10,000m(min)Marathon(mins)Argentina 10.39 20.81 46.84 1.81 3.7 14.04 29.36 137.72 Australia 10.31 20.06 44.84 1.74 3.57 13.28 27.66 128.3 Austria 10.44 20.81 46.82 1.79 3.6 13.26 27.72 135.9 Belgium 10.34 20.68 45.04 1.73 3.6 13.22 27.45 129.95 Bermuda 10.28 20.58 45.91 1.8 3.75 14.68 30.55 146.62 Brazil 10.22 20.43 45.21 1.73 3.66 13.62 28.62 133.13 Burma 10.64 21.52 48.3 1.8 3.85 14.45 30.28 139.95 Canada 10.17 20.22 45.68 1.76 3.63 13.55 28.09 130.15 Chile 10.34 20.8 46.2 1.79 3.71 13.61 29.3 134.03 China 10.51 21.04 47.3 1.81 3.73 13.9 29.13 133.53 Columbia 10.43 21.05 46.1 1.82 3.74 13.49 27.88 131.35 Cook Islands 12.18 23.2 52.94 2.02 4.24 16.7 35.38 164.7 Costa Rica 10.94 21.9 48.66 1.87 3.84 14.03 28.81 136.58 Czechoslovakia 10.35 20.65 45.64 1.76 3.58 13.42 28.19 134.32 Denmark 10.56 20.52 45.89 1.78 3.61 13.5 28.11 130.78 Dominican Republic 10.14 20.65 46.8 1.82 3.82 14.91 31.45 154.12 Finland 10.43 20.69 45.49 1.74 3.61 13.27 27.52 130.87 France 10.11 20.38 45.28 1.73 3.57 13.34 27.97 132.3 German (D.R.) 10.12 20.33 44.87 1.73 3.56 13.17 27.42 129.92 German (F.R.) 10.16 20.37 44.5 1.73 3.53 13.21 27.61 132.23 Great Brit.& N. Ireland 10.11 20.21 44.93 1.7 3.51 13.01 27.51 129.13 Greece 10.22 20.71 46.56 1.78 3.64 14.59 28.45 134.6 Guatemala 10.98 21.82 48.4 1.89 3.8 14.16 30.11 139.33 Hungary 10.26 20.62 46.02 1.77 3.62 13.49 28.44 132.58 India 10.6 21.42 45.73 1.76 3.73 13.77 28.81 131.98Indonesia 10.59 21.49 47.8 1.84 3.92 14.73 30.79 148.83 Ireland 10.61 20.96 46.3 1.79 3.56 13.32 27.81 132.35 Israel 10.71 21 47.8 1.77 3.72 13.66 28.93 137.55 Italy 10.01 19.72 45.26 1.73 3.6 13.23 27.52 131.08 Japan 10.34 20.81 45.86 1.79 3.64 13.41 27.72 128.63 Kenya 10.46 20.66 44.92 1.73 3.55 13.1 27.38 129.75 Korea 10.34 20.89 46.9 1.79 3.77 13.96 29.23 136.25 D.P.R Korea 10.91 21.94 47.3 1.85 3.77 14.13 29.67 130.87 Luxembourg 10.35 20.77 47.4 1.82 3.67 13.64 29.08 141.27 Malaysia 10.4 20.92 46.3 1.82 3.8 14.64 31.01 154.1 Mauritius 11.19 22.45 47.7 1.88 3.83 15.06 31.77 152.23 Mexico 10.42 21.3 46.1 1.8 3.65 13.46 27.95 129.2 Netherlands 10.52 20.95 45.1 1.74 3.62 13.36 27.61 129.02 New Zealand 10.51 20.88 46.1 1.74 3.54 13.21 27.7 128.98 Norway 10.55 21.16 46.71 1.76 3.62 13.34 27.69 131.48 Papua New Guinea 10.96 21.78 47.9 1.9 4.01 14.72 31.36 148.22 Philippines 10.78 21.64 46.24 1.81 3.83 14.74 30.64 145.27 Poland 10.16 20.24 45.36 1.76 3.6 13.29 27.89 131.58 Portugal 10.53 21.17 46.7 1.79 3.62 13.13 27.38 128.65 Rumania 10.41 20.98 45.87 1.76 3.64 13.25 27.67 132.5 Singapore 10.38 21.28 47.4 1.88 3.89 15.11 31.32 157.77 Spain 10.42 20.77 45.98 1.76 3.55 13.31 27.73 131.57 Sweden 10.25 20.61 45.63 1.77 3.61 13.29 27.94 130.63 Switzerland 10.37 20.46 45.78 1.78 3.55 13.22 27.91 131.2 Taipei 10.59 21.29 46.8 1.79 3.77 14.07 30.07 139.27 Thailand 10.39 21.09 47.91 1.83 3.84 15.23 32.56 149.9 Turkey 10.71 21.43 47.6 1.79 3.67 13.56 28.58 131.5 USA 9.93 19.75 43.86 1.73 3.53 13.2 27.43 128.22 USSR 10.07 20 44.6 1.75 3.59 13.2 27.53 130.55Western Samoa 10.82 21.86 49 2.02 4.24 16.28 34.71 161.83 （数据来源：1984年洛杉机奥运会IAAF/AFT径赛与田赛统计手册）实验要求：（1）试用Princomp过程求主成分；并对结果进行解释；（2）试用方差累积贡献率和Scree图确定主成分的个数；（3）计算各国第一主成分的得分并排名；（4）试对结果进行解。
实验题目分析报告：（1）试用Princomp过程求主成分；并对结果进行解释；如上就是主成分分析截图，利用sas处理数据后我们可以知道：有8个主成分。
（2）试用方差累积贡献率和Scree图确定主成分的个数；从上面的主成分累计贡献率截图和碎石图我们可以分析：选取两个主成分的贡献率就已经达到0.9375.所以我们选取2个主成分个数。
（3）计算各国第一主成分的得分并排名；得分排名国家得分得分排名国家得分得分排名国家得分1Cook Islands10.5556320Argentina0.26189639Brazil-1.55826 2Western Samo7.23121621Luxembourg0.22050940New Zealand-1.59971 3Mauritius 4.25865822Korea0.20754541Sweden-1.60323 4Papua New G3.90919323India-0.1652442Switzerland-1.63897 5Singapore 3.12211124Greece-0.3795943Finland-1.69202 6Thailand 2.76181725Chile-0.3810844Canada-1.74635 7Indonesia 2.74779926Columbia-0.3900745Poland-2.00061 8Guatemala2.67243527Mexico-0.6785346Belgium-2.04126 9Costa Rica2.29664728Austria-0.8076447Kenya-2.16832 10Philippines2.07042229Norway-0.8114948France-2.1719 11Burma 1.9718730Ireland-0.884249Australia-2.44637 12Dominican Re1.71488631Portugal-0.9163750German (F.R.)-2.55274 13Malaysia 1.70828332Denmark-1.1132451German (D.R.)-2.59009 14D.P.R Korea1.68368733Rumania-1.1964952USSR-2.62685 15Taipei0.95050234Hungary-1.2051953Italy-2.72695 16Bermuda0.73925735Japan-1.2378754Great Brit.& N-3.02423 17Israel0.43458636Czechoslovak-1.3725655USA-3.43056 18China0.4089737Spain-1.4805919Turkey0.2660838Netherlands-1.55543（4）试对结果进行解。