主成分分析的主要步骤

主成分分析的主要步骤

主成分分析也称主分量分析.最早可追溯到K. Pearson于1901年开创的非随机变量的多元转化分析； 1933年，H. A. Hotelling 将其推广到随机变量。

一、对原始数据进行标准化

二、计算相关系数矩阵

三、计算特征值与特征向量

四、计算主成分载荷

五、各主成分的得分

将彼此相关的指标变量转化为彼此不相关的指标变量；

将个数较多的指标变量转化为个数较少的指标变量;

将意义单一的指标变量转化为意义综合的指标变量。

将彼此相关的变量转变为彼此不相关的新变量；

方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息；

新变量各自带有独特的专业含义。