主成分分析讲义.pptVIP

五、原始变量被主成分的提取率 前面我们讨论了主成分的贡献率和累计贡献率，他度量了F1，F2，……，Fm分别从原始变量X1，X2，……XP中提取了多少信息。那么X1，X2，……XP各有多少信息分别F1，F2，……，Fm被提取了。应该用什么指标来度量？我们考虑到当讨论F1分别与X1，X2，……XP的关系时，可以讨论F1分别与X1，X2，……XP的相关系数，但是由于相关系数有正有负，所以只有考虑相关系数的平方。 如果我们仅仅提出了m个主成分，则第i 原始变量信息的被提取率为： 是Fj 能说明的第i 原始变量的方差 是Fj 提取的第i 原始变量信息的比重 例 设 的协方差矩阵为 解得特征根为 ， ， ，， 第一个主成分的贡献率为5.83/（5.83+2.00+0.17）=72.875%，尽管第一个主成分的贡献率并不小，但在本题中第一主成分不含第三个原始变量的信息，所以应该取两个主成分。 Xi与F1的 相关系数 平方 Xi与F2的相关系数 平方 信息提取率 xi 1 0.925 0.855 0 0 0.855 2 -0.998 0.996 0 0 0.996 3 0 0 1 1 1 定义：如果一个主成分仅仅对某一个原始变量有作用，则称为特殊成分。如果一个主成分所有的原始变量都起作用称为公共成分。 (该题无公共因子） 六、载荷矩阵 §5 主成分分析的步骤 在实际问题中，X的协方差通常是未知的 第一步：由X的协方差阵Σx，求出其特征根，即解方程 ，可得特征根 。 一、基于协方差矩阵 第二步：求出分别所对应的特征向量U1，U2，…，Up， 第三步：计算累积贡献率，给出恰当的主成分个数。 第四步：计算所选出的k个主成分的得分。将原始数据的中心化值: 代入前k个主成分的表达式，分别计算出各单位k个主成分的得分，并按得分值的大小排队。 二、基于相关系数矩阵 如果变量有不同的量纲，则必须基于相关系数矩阵进行主成分分析。不同的是计算得分时应采用标准化后的数据。 主成分spss:对18个区县得中职教育水平进行排名： 主成分分析 §1 基本思想 主成分概念首先由 Karl Parson在1901年引进， 当时只对非随机变量来讨论的。1933年Hotelling 将这个概念推广到随机变量。 用途：在回归分析、聚类分析、判别分析中降维； 简化对样本进行排序的问题。 一项十分著名的工作是美国的统计学家斯通(stone)在1947年关于国民经济的研究。他曾利用美国1929一1938年各年的数据，得到了17个反映国民收入与支出的变量要素，例如雇主补贴、消费资料和生产资料、纯公共支出、净增库存、股息、利息外贸平衡等等。 总收入F1、总收入变化率F2和经济发展或衰退的趋势F3 ? F1 F2 F3 i i t F1 1 ? ? ? ? ? F2 0 1 ? ? ? ? F3 0 0 1 ? ? ? i 0.995 -0.041 0.057 l ? ? i -0.056 0.948 -0.124 -0.102 l ? t -0.369 -0.282 -0.836 -0.414 -0.112 1 相关分析 在力求数据信息丢失最少的原则下，对高维的变量空间降维，即研究指标体系的少数几个线性组合，并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息。这些综合指标就称为主成分。要讨论的问题是： 原指标（自变量）组合的原则？ 选取多少个组合？ 组合的结果怎么解释？ §2 数学模型与几何解释 假设我们所讨论的实际问题中，有p个指标，我们把这p个指标看作p个随机变量，记为X1，X2，…，Xp，主成分分析就是要把这p个指标的问题，转变为讨论p个指标的线性组合的问题，而这些新的指标F1，F2，…，Fk(k≤p），按照保留主要信息量的原则充分反映原指标的信息，并且相互独立。 这种由讨论多个指标降为少数几个综合指标的过程在数学上就叫做降维。主成分分析通常的做法是，寻求原指标的线性组合Fi。 满足如下的条件： 主成分之间相互独立，即无重叠的信息。即 主成分的方差依次递减，重要性依次递减，即 每个主成分的系数平方和为1。即 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?