人均消费平的主成分分析评价雷鹏.doc

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2017-09-06 发布于浙江
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人均消费平的主成分分析评价雷鹏

人均消费水平的主成分分析评价一：实验目的：本次实验报告是以例子7-2的数据的八个指标作为原始变量，使用R语言，对我国的31个地区的人均消费水平做分析评价，并根据因子得分和综合得分对各个地区的人均消费水平进行综合分析，并使用系统聚类法对进行地区的分类。二:实验的步骤： 1.计算相关矩阵。 x=read. table(clipboard,head=T) library(mvstats, lib.loc=D:/R-3.1.0/library) cor(x) #数据的复制以及相关矩阵 X1 X2 X3 X4 X1 1.0000000 0.2594180 0.6552149 0.5661754 X2 0.2594180 1.0000000 0.2138888 0.3359252 X3 0.6552149 0.2138888 1.0000000 0.7023946 X4 0.5661754 0.3359252 0.7023946 1.0000000 X5 0.8866389 0.2385623 0.6346613 0.5659877 X6 0.8308639 0.2752803 0.8148436 0.7688616 X7 0.6020030 -0.1967162 0.5346897 0.2813273 X8 0.8493212 0.3551320 0.6190994 0.7111310 X5 X6 X7 X8 X1 0.8866389 0.8308639 0.6020030 0.8493212 X2 0.2385623 0.2752803 -0.1967162 0.3551320 X3 0.6346613 0.8148436 0.5346897 0.6190994 X4 0.5659877 0.7688616 0.2813273 0.7111310 X5 1.0000000 0.7590775 0.7203573 0.8769794 X6 0.7590775 1.0000000 0.5623373 0.8045281 X7 0.7203573 0.5623373 1.0000000 0.4654599 X8 0.8769794 0.8045281 0.4654599 1.0000000 2.求相关矩阵的特征值和主成分负载 PCA=princomp(x,cor=T) #主成分分析 PCA #特征值开根号结果 Call: princomp(x = x, cor = T) Standard deviations: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 2.2787134 1.1227556 0.8044059 0.6231343 Comp.5 Comp.6 Comp.7 Comp.8 0.4843913 0.3823558 0.2964918 0.2068370 8 variables and 31 observations. summary(PCA) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Standard deviation 2.2787134 1.1227556 Proportion of Variance 0.6490668 0.1575725 Cumulative Proportion 0.6490668 0.8066394 Comp.3 Comp.4 Standard deviation 0.8044059 0Proportion of Variance 0.0808836 0Cumulative Proportion 0.8875230 0 Comp.5 Comp.6 Standard deviation 00Proportion of Variance 00Cumulative Proportion 00 Comp.7 Comp.8 Standard