主成分分析，充分图，聚类，主成分回归——数据分析与R语言 Lecture 11

主成分分析，充分图，聚类，主成分回归——数据分析与R语言 Lecture 11

• 主成分分析
• 例子：求相关矩阵特征值
• 例子：求主成分载荷
• 例子：画碎石图确定主成分
• 例子：主成分得分-相当于predict( )
• 例子：结果解释
• 例子：成分图
• 例子：聚类
• 主成分回归

主成分分析

1. Pearson于1901年提出，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法
2. 通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目
3. 可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析
4. 成分的保留：Kaiser主张（1960）将特征值小于1的成分放弃，只保留特征值大于1的成分
5. 如果能用不超过3-5个成分就能解释变异的80%，就算是成功

主成分分析的数学原理
薛毅书p499

princomp( )函数
薛毅书P506

例子
薛毅书P508

例子：求相关矩阵特征值

例子：求主成分载荷

例子：画碎石图确定主成分

例子：主成分得分-相当于predict( )

例子：结果解释

Z1：日常必需消费开支
Z2：衣着和居住

例子：成分图

例子：聚类

主成分回归

薛毅书P516