数理统计12主成分分析.ppt

原始数据矩阵应是16×128阶的矩阵 如第一行向量 ，即是128人按身长量 出的尺寸。 第二列向量 ，是第二个男子按上述16 项指标量出的尺寸。 1）样本相关系数矩阵 首先计算各指标的均值与样本标准差 指标 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 样本均值 164.5 90 85.7 138.1 96 75.5 19.4 35.8 36 34.8 12.2 20.7 15.1 73.2 86.3 50.1 样本标准差 6.8 3.7 3.2 6.5 4.9 4.4 1.1 1.6 2.6 2.6 1.1 1.4 3.4 4.2 3.7 2.9 比较表中标准差： 标准差大的指标依次为身高、头高。 标准差小的指标为手长、领围、肩厚、肩宽。 2）标准化处理 将Y经过标准化处理，得数据矩阵X，从而可得样本相关阵R，由于矩阵R是对称的，因此只列出下三角形部分元素。 3）矩阵R的特征值及其相应的方差贡献率和特征向量： 特征值 贡献率 累计贡献率 7.03 0.44 0.44 2.61 0.16 0.60 1.63 0.10 0.70 0.84 0.06 0.76 0.77 0.05 0.81 0.64 0.04 0.85 0.58 0.03 0.88 0.46 0.03 0.91 0.36 0.02 0.93 0.31 0.02 0.95 0.24 0.02 0.97 0.22 0.01 0.98 0.17 0.01 0.99 0.14 0.01 1.00 0.07 0.00 1.00 0.04 0.00 1.00 在以上表中若取前三个特征值的累计方差贡献率可达到70%,不妨就