主成分分析案例

1、姓名：XXX 學號：XXXXXXX 專業(yè)：XXXX用SPSS19軟件對下列數(shù)據(jù)進行主成分分析:.孕浦三.:湛.:帶:U*涇神27304014=300S. 5口. 2&:.CC：3：lj. zK:二 E：.15土品4050Ci. 4=3003. 50.179. L40300. 430口S. 5Cl 429. 1490500. 43022. 50. 216. 093D500.5so口S. 5.9, 1?3D400.53003. 5Q-1710. L3060Q 5SOZ3. 5Q. 24=.j. ?4二瓦lj. j兀Z二 2；.23:，.M二：. 3工23 E:一口10. 0730400.52023

2、. 50. 2510. 1920200.52022. 50. 21B. 054D50C. 630E8. 5：-：-|B, 013D500.630E3. 50- Z95, 33304=0Q 630Z3. 5U- 337, 073060IX T3003. 5U- 297. 114：m：工:3 EU7.0330600. T3023. 50, 426. 1320500. T3023. 50. 3S&. 123040Cl 7302S. 50. 24=12. 032D200. T1022. 5.: 6, 24304(10.83003. 50- 43B, 1240300.83003. 5Q- Z910. 2

3、930400.920D3. 50. 37.1,11二m：j2：:.C. Ej. 31L 022030Cl 92003. 5Cl 3811. 232D101 94003. 50. 3511. 2520500.9202. 50. E610. E5300.930E3. 5:一 ; .11, Z4ZD400.9zoE3. 5Q- E912, 122D200.93023. 50- 35:.-；. !.一.j. 1LC：2：Ij. ?工2京:一 H5. 3206002003. 50.16& 0530BO0200S. S口. 086. DG20BO020DS. 50. 03B. 093D60030DS. 5

4、11, 062D30030D3. 50-1611, 0?105001003. 50- 09:.C二Li:J. L工:.京j. 2?- 273C15030C13. 5Q. 22294D50033003. 5口. 22B. 1330501 4=3003. 50. 35。1 ClQnRflA dQ壇g相關性通過對數(shù)據(jù)進行雙變量相關分析，得到相關系數(shù)矩陣，見表1。 表1淡化濃海水自然蒸發(fā)影響因素的相關性4SH心JIA-A乎F* *i；t = . ! n-：t1100-.250*332.262-.026.836T育曾於帥.D52oro.000.ODD.B33J：IUljN375375375375375濁

5、F-=- 1目二生IQD1-025-.isr-idT.436.如礦.0 52.6X1.000.N3753753753743?6汩k.-. 1 u :-.250-.25126D.263.agi-.200tEw ： n|l.DDD=.000.ODD.oaiJ：IUljN375375375373：3T5.332，b.1甘.25(T1J02a：.DM.明曠.DDD.DDD.OKI.DDiJ.B31.onnH3 753753753753753753752B2II/or1095左曾11聚?。?DDDom.000.DOTN3753753759757-376津底*日也如中性-EE 口器1-tr (KWJJ.6

6、33.OQD.081.I-.-.OBf.OLiijN375375375壬書訐M - . so .IKLB30505-.209*JOB3231.DDDoro.000.ODD.DOON3753753753753753T5京辛隅二圈茨.1可知：由表水平輻照、風速、濕度、水溫、氣溫、濃度六個因素都與蒸發(fā)速 率在0.01上顯著相關。若直接將其納入分析可能會得到分析：各變量之間存在 著明顯的相關關系，因此需要通過主成份分析將數(shù)據(jù)所攜帶的信息進因多元共線 性影響的錯誤結論，行濃縮處理。檢驗KMO和球形Bartlett二、檢驗是對主成分分析的適用性進行檢驗。和球形BartlettKMO的結。KMO0檢驗可以

7、檢查各變量之間的偏相關性，取值范圍是1KMO,表示變量之間的偏相關性越 好，那么進行主成分分析的效果就會越果越接近1統(tǒng)計KMO統(tǒng)計量大于0.7時， 效果就比較理想；若當好。實際分析時，KMO 0.5時，就不適于選用主成分分析 法。量小于球形檢驗是用來判斷相關矩陣是否為單位矩陣，在主成分分析中， Bartlett則說若不拒絕原假設，若拒絕各變量獨立的原假設，則說明可以做主成 分分析，明這些變量可能獨立提供一些信息，不適合做主成分分析。KMO掃DEIett 螂業(yè).足撼,5&勺 Kaiser-MeYBr= Olkin 慝昂對:Bameft的球形度程驗ifi 01卡方930 050ctr21:.1.J

8、0：可知：由表2，表明變量之間沒有特別完美的信息的重疊度，主成分V0.71、 KMO=0.631分析得到的模型又可能不是非常完善，但仍然值得實驗。0.05，則 應拒絕假設，即變量間具有較強的相關性。2、顯著性小于三、公因子方差 表示各變量中所攜帶的原始信息能被提取出的公因子方差表示變量共同度。主 成分所體現(xiàn)的程度。csst r,目搓職淚=1 .DOO7671 DOOQQE寶,霎1 DOfl7231.000.0321.0017921 .DOO.ES31 DOflQS2好 JE ； ii：-j|i .3可知：由表可認為這幾個提取出的主成分對各個變，幾乎所有變量共同度都 達到了 75%量的闡釋能力比

9、較強。四、解釋的總方差解釋的總方差給出了各因素的方差貢獻率和累計貢獻率。Kfsmx1 倨瞄才 B0fLg&汁，和.i取世，.曾計打 eao %時! .，12.33033.20333.2B32.33033.2B333.20321.77325.33553.5791.77025.33553.67031.35Jig.33l1.35719.39173.0GBq.6293.90-flBrO 525.4 400.2039J.3416.2791S05S7.326T.1 B72.bT41D0 .ODD查最方法:主威住1分桁由表4可知：1、僅前3個特征根大于1，故SPSS只提取了前三個主成分。2、第一主成分的方差

10、所占所有主成分方差的33.045%，接近三分之一，而前三 個主成分的方差累計貢獻率達到88.363%，因此選前三個主成分已足夠描述氣象 因子和鹵水因子對蒸發(fā)的影響了。五、主成分系數(shù)矩陣主成分系數(shù)矩陣，可以說明各主成分在各變量上的載荷。成ID淳凹r123瞬.-466.26B.752397.012-.491.f 1-1.70D-.533乓M709-507.180239上71蒸吱海軍.822.415-J203 BKfttT 3 爭郵 0可知：由表5但是在表達式中各變量是標準通過主成份矩陣可以得出各主成分 的表達式，則三需要除以一個特征根的平方根才能換算成各主成分的原始數(shù)值。 化的變量，個主成分的表達式分別如下：濃度）/水溫+0.881氣溫-0.026+0.354F1=（0.429 輻照-0.24 風速濕度+0.9141.938 ）/水溫濕度-0.005+1.141 氣溫+0.846 濃度風速 F2=（0.15 輻照+0.822+0.1181-447 濃 度）/+0.