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2018-11-26 閱讀量: 1034
主成份分析計算步驟

1） 設原始變量X1， X2， …XP的n次觀測數據矩陣為：

2） 將數據矩陣按列進行中心標準化。 為了方便， 將標準化后的數據矩

陣仍然記為X。

3） 求相關系數矩陣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 ， α根據實際問題確定， 一般取80%。

6） 計算m個相應的單位特征向量：

7） 計算主成分：

##設置工作空間

#把“數據及程序” 文件夾復制到F盤下， 再用setwd設置工作空間

setwd（"F： /數據及程序chapter4/示例程序"）

#數據讀取

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） #主成分貢獻率PCA$loadings #主成分載荷PCA$scores #主成分得分

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