主成分分析方法
主成分分析法pca的流程
主成分分析法pca的流程
主成分分析（PCA）是一种常见的数据降维方法，其主要流程如下：
1. 数据预处理：先对原始数据进行标准化（均值中心化和方差缩放），保证各个维度数据具有可比性。
2. 计算协方差矩阵：通过样本数据求解协方差矩阵，反映各个变量间的线性相关性。
3. 特征值与特征向量计算：对协方差矩阵进行特征值分解或奇异值分解，得到对应的特征值和特征向量。
4. 选择主成分：按照特征值大小排序，选择前k个最大特征值对应的特征向量作为新的坐标轴（主成分）。
5. 数据转换：将原始数据投影到选定的主成分上，实现降维，新坐标系下的数据称为主成分得分。
6. 解释主成分：根据特征向量的结构理解主成分代表的含义，并可能通过累计贡献率评估降维效果。
总之，PCA通过挖掘数据内在结构，将高维数据转换为低维表示，同时保留主要变异信息。
主成分分析的步骤与实施方法
主成分分析的步骤与实施方法主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的降维数据分析方法，常用于数据预处理和特征提取。
本文将介绍主成分分析的基本步骤以及实施方法，帮助读者了解并应用于实际问题。
1. 数据预处理在进行主成分分析之前，首先需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、归一化等操作，以确保数据的准确性和可靠性。
常见的数据预处理方法有：（1）数据清洗：排除异常值和缺失值，保证数据的完整性和一致性；（2）数据归一化：将数据转化为同一尺度，消除因为数据量纲不同而导致的误差；（3）数据标准化：将数据按照均值为0，方差为1进行线性变换，使得数据服从标准正态分布。
2. 计算协方差矩阵主成分分析的核心是通过计算协方差矩阵来确定数据之间的相关性。
协方差矩阵可以帮助我们找到数据的主要变化方向，进而找到主要成分。
协方差矩阵的计算步骤如下：（1）假设我们有m个n维数据，将其组成m×n的矩阵X；（2）计算X的协方差矩阵C，公式为：C = (X - μ)(X - μ)T / m，其中μ为X的均值向量；（3）计算协方差矩阵C的特征值和特征向量。
3. 计算主成分通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量，我们可以得到数据的主成分。
主成分是协方差矩阵的特征向量按对应的特征值从大到小排列后所得到的矩阵。
计算主成分的步骤如下：（1）选择特征值较大的前k个特征向量，其中k为需要降维的维数；（2）将选择出的k个特征向量组成一个投影矩阵P；（3）对原始数据进行降维处理，将原始数据矩阵X与投影矩阵P相乘，得到降维后的数据矩阵Y。
4. 数据重构主成分分析完成后，我们可以通过数据重构来验证主成分的有效性。
重构后的数据尽量保持与原始数据的一致性，以确保降维后的数据仍能保持原有信息的完整性。
数据重构的步骤如下：（1）根据降维后的数据矩阵Y和投影矩阵P，计算重构矩阵X'，公式为：X' = YP' + μ，其中P'为投影矩阵的转置；（2）将重构矩阵X'与原始数据矩阵X进行对比，评估主成分提取的效果。
主成分分析方法
主成分分析方法
主成分分析方法是一种统计学技术，用于通过数据降低维数，它将多变量间的关系简化成少量的主成分，以把原来的多维变量映射到一维或者更少的维度空间。
主成分分析方法既可以用于对描述性数据的研究，也可以用于预测数据模型，它可以帮助估计定量指标与预测变量之间的关系，并降低多变量试验数据的维数。
主成分分析方法是一种数据处理技术，它主要用于减少维数，把原来的多变量压缩成少量的主成分。
它还可以用于描述多变量之间的关系，并降低有关模型之间的维数。
主成分分析方法的基本原理是，先把原来的n个变量分解成n个协方差矩阵，然后把它们求和，计算出协方差矩阵的特征值和特征向量，即主成分，接着，取出最大的特征值对应的特征向量，最后得到第一个主成分。
然后，用第一个主成分代替n个变量来表示n个变量，同时还可以利用空间的关系，把原来的n个变量转换成n-1个新变量，以此类推，一直到只有一个主成分为止。
主成分分析方法具有众多优势。
首先，它可以去除重复的信息，使用降维后的特征向量可以有效减少重复信息。
其次，它可以降低原始数据的数量，因为原始数据的降维，数据量就会减少。
此外，主成分分析方法可以有效去除噪声，因为它可以提取一组准确的特征。
最后，主成分分析方法还可以用于模型预测，它可以帮助估计定量指标与预测变量之间的关系，从而提高预测的准确性。
总之，主成分分析方法具有简单、快速、有效的特点，可以有效
地减少多变量之间的维度，及其在统计学和机器学习领域的广泛应用，极大地提升了研究成果的准确性和可信度。
主成分分析法
主成分分析法1. 主成份分析：主成份分析是最经典的基于线性分类的分类系统。
这个分类系统的最⼤特点就是利⽤线性拟合的思路把分布在多个维度的⾼维数据投射到⼏个轴上。
如果每个样本只有两个数据变量，这种拟合就是其中和分别是样本的两个变量，⽽和则被称为loading,计算出的P值就被称为主成份。
实际上，当⼀个样本只有两个变量的时候，主成份分析本质上就是做⼀个线性回归。
公式本质上就是⼀条直线。
插⼊⼀幅图（主成份坐标旋转图，来⾃：PLS⼯具箱参考⼿册）如果⼀个样本有n个变量，那主成份就变为：其中PC1 称为第⼀主成份，⽽且，我们还可以获得⼀系列与PC这个直线正交的其它轴，如：被称为第⼆主成份以此类推，若令，此时向量A称为主成份的载荷(loading)，计算出的主成份的值PC称为得分(score)。
1. 主成份分析举例作为⼀个典型的降维⽅法，主成份分析在数据降维⽅⾯⾮常有⽤,⽽且也是所有线性降维⽅法的基础。
很多时候，如果我们拿着⼀个⾮常复杂的数据不知所措的话，可以先考虑⽤主成份分析的⽅法对其进⾏分解，找出数据当中的种种趋势。
在这⾥，我们利⽤数据挖掘研究当中⾮常常见的⼀个数据集对主成份分析的使⽤举例如下：1996年，美国时代周刊（Times）发表了⼀篇关于酒类消费，⼼脏病发病率和平均预期寿命之间关系的科普⽂章，当中提到了10个国家的烈酒，葡萄酒和啤酒的⼈均消费量（升/年）与⼈均预期寿命（年）⼀级⼼脏病发病率（百万⼈/年）的数据，这些数据单位不⼀，⽽且数据与数据之间仅有间接关系。
因此直接相关分析不能获得重要且有趣的结果。
另外⼀⽅⾯，总共只有10个国家作为样本，各种常见的抽样和假设检验在这⽅⾯也没有⽤武之地，我们看看⽤何种⽅法能够从这个简单的数据表中获得重要知识作为数据挖掘的第⼀步，⾸先应该观察数据的总体分布情况。
⽆论是EXCEL软件，还是R语⾔，我们都能够很⽅便的从下表中获得表征数据分布的条形图。
从图中可以看出，总共10个国家，有5类数据，由于各类数据性质各不相同，因此数值上⼤⼩也很不相同。
主成分分析法
主成分分析法主成分分析法是一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。
在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。
依次类推，I个变量就有I个主成分。
其中Li为p维正交化向量（Li＊Li＝1），Zi之间互不相关且按照方差由大到小排列，则称Zi为X的第I个主成分。
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目录1基本定义2分析目的3分析步骤4因子旋转5应用问题个主成分Zi所对应的系数向量Li，而Zi的方差贡献率定义为λi／Σλj,通常要求提取的主成分的k满足Σλk／Σλj>0.85。
2分析目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。
通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中变量的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。
由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法。
3分析步骤数据标准化;求相关系数矩阵;一系列正交变换，使非对角线上的数置0，加到主对角上;得特征根xi（即相应那个主成分引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列;求各个特征根对应的特征向量;用下式计算每个特征根的贡献率Vi;Vi=xi/(x1+x2+........)根据特征根及其特征向量解释主成分物理意义。
4因子旋转在对社会调查数据进行分析时，除了把相关的问题综合成因子并保留大的因子，研究者往往还需要对因子与测度项之间的关系进行检验，以确保每一个主要的因子（主成分）对应于一组意义相关的测度项。
为了更清楚的展现因子与测度项之间的关系，研究者需要进行因子旋转。
常见的旋转方法是VARIMAX旋转。
旋转之后，如果一个测度项与对应的因子的相关度很高（>0.5)就被认为是可以接受的。
主成分分析方法
主成分分析方法在经济问题的研究中，我们常常会遇到影响此问题的很多变量，这些变量多且又有一定的相关性，因此我们希望从中综合出一些主要的指标，这些指标所包含的信息量又很多。
这些特点，使我们在研究复杂的问题时，容易抓住主要矛盾。
那么怎样找综合指标？主成分分析是将原来众多具有一定相关性的指标重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来指标的统计方法,也是数学上处理降维的一种方法. 一. 主成分分析法简介主成分分析是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，又称主分量分析。
在实际问题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。
但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。
人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。
在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映问题的信息方面尽可能保持原有的信息。
信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
主成分分析的基础思想是将数据原来的p 个指标作线性组合,作为新的综合指标(P F F F ,,,21 )。
其中1F 是“信息最多”的指标，即原指标所有线性组合中使)var(1F 最大的组合对应的指标，称为第一主成分；2F 为除1F 外信息最多的指标，即0),cov(21 F F 且)var(2F 最大，称为第二主成分；依次类推。
易知P F F F ,,,21 互不相关且方差递减。
实际处理中一般只选取前几个最大的主成分（总贡献率达到85%），达到了降维的目的。
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,,21X X 二维平面的散点图。
n 个样本点，无论沿着1X 轴方向还是2X 轴方向，都有较大的离散性，其离散程度可以用1X 或2X 的方差表示。
主成分分析法
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。更有意思的是，这三个变量其实 都是可以直接测量的。斯通将他得到的主成 分与实际测量的总收入I、总收入变化率I以 及时间t因素做相关分析，得到下表：
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。
§3 主成分的推导及性质
(1) 基于相关系数矩阵还是基于协方差 矩阵做主成分分析。当分析中所选择的经济变 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） 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。
(xi , Fj )
uij j i j
uij j i
可见，xi 和 Fj 的相关的密切程度取决于对 应线性组合系数的大小。
五、原始变量被主成分的提取率
前面我们讨论了主成分的贡献率和累计贡献率，他度 量 了 F1 ， F2 ， …… ， Fm 分 别 从 原 始 变 量 X1 ， X2，……XP中提取了多少信息。那么X1，X2，……XP 各有多少信息分别F1，F2，……，Fm被提取了。应该用 什 么 指 标 来 度 量 ？ 我 们 考 虑 到 当 讨 论 F1 分 别 与 X1 ， X2 ， ……XP 的 关 系 时 ， 可 以 讨 论 F1 分 别 与 X1 ， X2，……XP的相关系数，但是由于相关系数有正有负， 所以只有考虑相关系数的平方。
主成分分析法
四、主成份分析法旳环节
1）数据归一化处理：数据原则化（Z） 2）Βιβλιοθήκη 算有关系数矩阵R： 3）计算特征值；
特征值越大阐明主要程度越大。
4）计算主成份贡献率及方差旳合计贡献率； 5）计算主成份载荷与特征向量：
主成份旳负荷值大小反应了主成份因子对可测变量旳影响程 度；载荷值越大阐明此变量对主成份旳解释越多，及贡献越大。
• 因子分析 优点：第一它不是对原有变量旳取舍，而是根据原始变 量旳信息进行重新组合，找出影响变量旳共同因子，化简 数据；第二，它经过旋转使得因子变量更具有可解释性， 命名清楚性高。 缺陷 ：在计算因子得分时，采用旳是最小二乘法，此法 有时可能会失效。
总之，主成份分析是因子分析旳一种特例。
谢 谢 观 看！
旋转后旳主成份因子载荷矩阵
景区满意度旋转前后成份矩阵图对比
5、碎石图分析
选用主成份旳个数，急转处是拟定主成份旳个数处。
景区满意度碎石图
八、与因子分析法旳区别
1、基本概念
➢ 主成份分析就是将多项指标转化为少数几项综合 指标,用综合指标来解释多变量旳方差- 协方差构 造。综合指标即为主成份。所得出旳少数几种主 成份，要尽量多地保存原始变量旳信息，且彼此 不有关。
注意：进行主成份旳变量之间必须要有有关性， 经过分析后变量之间独立。
二、主成份分析法基本原理
主成份分析就是设法将原来众多具有一定有关性 旳变量(如p个变量)，重新组合成一组新旳相互无 关旳综合变量来替代原来变量。怎么处理？
一般数学上旳处理就是将原来p个变量作线性组合 作为新旳综合变量。怎样选择？
假如将选用旳第一种线性组合即第一种综合变量 记为F1，自然希望F1尽量多旳反应原来变量旳信 息。怎样反应?
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k1
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（3.5.4）
（二）计算特征值与特征向量:
① 解特征方程 I R 0 ,常用雅可比法 （Jacobi）求出特征值，并使其按大小顺序排
列 12 ,m0；
②
分别求出对应于特征值
的特征向量
i
ei(i1,2, ,m),要求 e i =1，即
，
其中m e表i2j 示 1向量 的e i第j j个分量。e i
n
yij
n
2
yij yj
yj
i1 n
,s2j i1
n1
得标准化矩阵Z:
z1T Z= z2T =
znT
z11 z12 ┅ z1m z21 z22 ┅ z2m
┇┇┇ ┇
zn1 zn2 ┅ znm
一、主成分分析的基本原理
假定有n个样本,每个样本共有m个变量， 构成一个n×m阶的数据矩阵(标准化后的 数据)
x11 x12 ┅ x1m x21 x22 ┅ x2m ┇┇ ┇
xnT
xn1 xn2 ┅ xnm
1.对样本阵X中的元进行如下变换 x ij , 对正指标
Y ij = - x ij, 对逆指标
得 Y= Y ij n×p
其中
2 对Y中元进行如下标准化变换
ij yij y j i 1 ,2 , ,n ;j 1 ,2 , ,m sj
② F1是x1,x2，…，xm的一切线性组合中方差 最大者，F2是与F1不相关的x1，x2，…，xm的 所有线性组合中方差最大者；
…… Fp是与F1，F2，……，Fp－1都不相关的x1， x2，…xm， 的所有线性组合中方差最大者。
则新变量指标F1，F2，…，Fp分别称为原变量 指标x1，x2，…，xm的第一，第二，…，第p 主成分。
主成分分析方法
➢主成分分析的基本原理 ➢主成分分析的计算步骤 ➢主成分分析方法应用实例
主成分分析 （ Principal Components Analysis)
是由Hotelling于1933年首先提出的, 它是利用降维的思想，把多指标转化 为少数几个综合指标的多元统计分析 方法。 从数学角度来看，这是一种降维处理 技术。
x11 x12
X
x
2
1
x22
x
n1
xn2
x1m
x2m
xnm
（3.5.1）
当m较大时,在m维空间中考察问题比较麻 烦。为了克服这一困难，就需要进行降维 处理，即用较少的几个综合指标代替原来 较多的变量指标，而且使这些较少的综合 指标既能尽量多地反映原来较多变量指标 所反映的信息，同时它们之间又是彼此独 立的。
主成分分析的目的与功能
在多变量分析中,分析者所面临的最大难题是解 决众多变量之间的关系问题。进行数据降维可 以用尽可能少的新指标取代原来较多的指标变 量，并能包含原来指标变量所包含的大部分信 息。
解决多元回归分析中的多重共线性问题。
综合评价中，人们总是尽可能多地选取评价指 标，而这些评价指标之间往往相互重叠，信息 冗余是不可避免的。主成分分析则可以把这众 多指标所蕴含的信息压缩到少数几个主成分指 标，然后给出这几个主成分指标的权重，综合 到一个评价指标中。
其中 (ei1,ei2, ,eim)T为第i个特征值所对应
的特征向量
2.计算主成分载荷
lij p ( F i,x j)ie ij ( i 1 ,2 , ,p ,j 1 ,2 , ,m )
表示主成分与对应变量的相关系数
Байду номын сангаас四）排序问题:
1.主成分得分
Y i e i 1 X 1 e i2 X 2 e i m X mi 1p
胸围x2 69.5 77.0 78.5 87.5 74.5 74.5 76.5 81.5 74.5 79.0
体重x3 38.5 55.5 50.8 65.5 49.0 45.5 51.0 59.5 43.5 53.5
Matlab程序
%cwfac.m function result=cwfac(vector); fprintf('相关系数矩阵:\n') std=corrcoef(vector) %计算相关系数矩阵 fprintf('特征向量(vec)及特征值(val):\n') [vec,val]=eig(std) %求特征值(val)及特征向量(vec) newval=diag(val) ; [y,i]=sort(newval) ; %对特征根进行排序,y为排序结果，i为索
主成分的主要功能
数据降维（Dimension Reduction） 变量筛选（Variables Screening）
一、数据处理
采集m维随机向量x=(x1,x2,…,xm)T的n个样品 xi=(xi1,xi2,…,xim)T, i=1,2, …,n, n>m,构造样本 阵X
x1T x2T X= ┇ =
定义:记x1,x2，…，xm为原变量指标，F1， F2，…，Fp（p≤m）为新变量指标
F1 e11x1 e12 x2 F2 e21x1 e22 x2
e1m xm e2m xm
Fp ep1x1 ep2 x2 epm xm
(3.5.2)
系数eij的确定原则:
① Fi与Fj（i≠j；i,j=1，2，…，p）相互无 关；
j1
③ 计算主成分贡献率及累计贡献率
▲贡献率:
i
m
k
k 1
(i 1, 2, , m)
▲累计贡献率:
i
k
k 1
m
k
k 1
(i 1, 2, , m )
一般取累计贡献率达85—95%的特征值 1,2, ,p
所对应的第一、第二、…、第p（p≤m）个主成分。
（三）确定主成分
1.主成分表达式:
F i e i 1 X 1 e i2 X 2 e i m X mi 1p
2.综合得分:选取综合评价函数为
Y
1
m
Y1
2
m
Y2
k k
k1
k1
p
m
Yp
k
k1
三、主成分分析实例1
下表是10名初中男学生的身高（cm）,胸 围（cm），体重（kg）的数据，试进行 主成分分析。
身高x1 149.5 162.5 162.7 162.2 156.5 156.1 172.0 173.2 159.5 157.7
从以上的分析可以看出,主成分分析的实 质就是确定原来变量xj（j=1，2 ，…，m）在 诸主成分Fi（i=1，2，…，p）上的权重 eij （ i=1，2，…，p； j=1，2 ，…，m）。
从数学上容易知道，从数学上可以证明，
它们分别是的相关系数矩阵的p个较大的特征 值所对应的单位化特征向量。
二、计算步骤
（一）计算相关系数矩阵
r1 1 r1 2
R
r2 1
r2 2
rm
1
rm 2
r1m
r2 m
rm m
（3.5.3）
rij（i,j=1，2，…，m）为原变量xi与xj的
相关系数， rij=rji，其计算公式为:
rij
n
(xki xi )(xkj xj )
k1
n
n
(xki xi )2 (xkj xj )2