1） 設(shè)原始變量X1， X2， …XP的n次觀測數(shù)據(jù)矩陣為：

2） 將數(shù)據(jù)矩陣按列進(jìn)行中心標(biāo)準(zhǔn)化。 為了方便， 將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩

陣仍然記為X。

3） 求相關(guān)系數(shù)矩陣R， R=（rij） p×p， rij的定義為：

4） 求R的特征方程det（R-λE） =0的特征根λ1≥λ2≥…λp≥0。

5） 確定主成分個數(shù) ， α根據(jù)實際問題確定， 一般取80%。

6） 計算m個相應(yīng)的單位特征向量：

7） 計算主成分：

##設(shè)置工作空間

#把“數(shù)據(jù)及程序” 文件夾復(fù)制到F盤下， 再用setwd設(shè)置工作空間

setwd（"F： /數(shù)據(jù)及程序chapter4/示例程序"）

#數(shù)據(jù)讀取

inputfile=read.csv（'./data/principal_component.csv'， he=F）

#主成分分析PCA=princomp（inputfile， cor=F）

names（PCA） #查看輸出項（PCA$sdev） ^2 #主成分特征根

summary（PCA） #主成分貢獻(xiàn)率PCA$loadings #主成分載荷PCA$scores #主成分得分