主成分分析的主要步骤，主成分分析的主要步骤包括

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于主成分分析的主要步骤的问题，于是小编就整理了3个相关介绍主成分分析的主要步骤的解答，让我们一起看看吧。

主成分分析法详细步骤？

（1）准备样本数据：首先，准备需要进行主成分分析的样本数据，将样本属性放到矩阵中，便于计算机处理。

（2）属性标准化：将样本中的各个变量的值转化为相同的尺度，例如将1-10，0-100等转换成每个变量的值都在-1-1之间。

（3）求协方差矩阵：计算样本数据的协方差矩阵，用以衡量变量之间的贡献程度，即每个变量会对结果产生多大影响。

（4）求特征值和特征向量：求出矩阵的特征值和特征向量，以表征原始矩阵中每个变量会对结果产生多大影响。

（5）按特征值大小重新排序：将每个特征向量按特征值的大小排序，以便将特征值较大的特征向量放在前面，选出最大的K个特征向量，作为主成分。

主成分分析详细步骤？

（1）数据预处理：主成分分析法需要对原始数据进行预处理，包括数据标准化和中心化等。

（2）数据协方差矩阵求解：计算原始数据的协方差矩阵，用来衡量变量之间的关系。

（3）计算特征值和特征向量：计算协方差矩阵的特征值和特征向量，其中特征值越大，表示变量之间的关系越大。

（4）确定主成分：根据计算出的特征值和特征向量，选取其中的前k个特征向量作为主成分，数量取决于协方差矩阵中变量之间的关系和对目标变量的影响等因素。

（5）求解数据分析：重新构建变量间的关系，得到通过主成分分析后的数据，将原始数据投影到主成分，完成数据分析。

主成分分析法步骤？

①　根据研究问题选取初始变量

②　判断是否合适进行主成分分析（KMO和Bartlett检验）

前提条件：原始变量间存在相关性是进行主成分分析的首要条件，否则原始变量无法进行降维处理。为了检验变量之间是否存在相关性，Bartlett在1950年提出了著名的Bartlett球形检验方法，用于检验变量相关系数矩阵是否为单位矩阵。

例子

 (1) KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)检验

是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。

KMO统计量是取值在0和1之间。1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作主成分分析；KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作主成分分析。

Kaiser给出了常用的kmo度量标准:　0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。

(2) Bartlett 球度检验：

Bartlett球形检验的假设是：

到此，以上就是小编对于主成分分析的主要步骤的问题就介绍到这了，希望介绍关于主成分分析的主要步骤的3点解答对大家有用。