SAS主成分分析报告

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1、实用标准文案SAS主成分分析分类:数据之美2013-07-2820:182343人阅读评论(0)收藏举报目录(?)[-]1.主成分分析流程2.SAS主成分分析示例3.SAS主成分分析输出结果详解4.特征值和特征向量隐藏的秘密5.总结6.参考文献同事讲主成分分析,举了这么个例子:就像你选女人,有身材、相貌两个指标,如果身材、相貌都很突出,那当然很好选择;但如果两个女人,一个身材突出,一个相貌出众,看着都很喜欢,那可如何是好!这个时候通过主成分分析,汇总出一个指标,这个指标可以一定程度上代替原来的身材、相貌,这时就可以排序做出选择了。这例子当然有很多缺陷,但至少指出了主

2、成分分析的目的之一:减少决策变量数,也就是降维。主成分分析的另一个目的是防范多重共线性。实际问题往往涉及很多变量,但某些变量之间会有一定的相关性,我们希望构造较少的几个互不相关的新指标来代替原始变量,去除多重共线性,减少所需分析的变量,同时尽可能减少这一过程的信息损失。主成分分析正是基于这样的目的而产生的有效方法。文档大全实用标准文案主成分分析流程主成分分析包含以下流程:1、原始数据标准化。2、计算标准化变量间的相关系数矩阵。3、计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。4、计算主成分变量值。5、统计结果分析,提取所需的主成分。SAS主成分分析示例我们从实战入手,先来个简

3、单的例子,完整体验使用SAS进行主成分分析的过程。准备好图1所示的数据集,该数据集包含5个变量和22个观测。其中变量num用于标识每条观测。文档大全实用标准文案图1可以直接复制下面的程序完成输入:data Practice.PCA_Demo;           input numvar1var2var3var4;           cards;          1        21      10.7   99.7   9.5          2        9.5     17.9   139.6  18.7          3        21.

4、2   8.4     90      6.8          4        12      22.7   42.5   24.1          5        6.8     21.2   55.2   22.4文档大全实用标准文案          6        8.2     22.4   55.6   22.6          7        3.6     29.2   68.3   26.7          8        19.5   15.2   18.8   17.4          9        24.8   5.4

5、     43.7   2.9          10      8.4     18.6   146.2  19.7          11      28.9   4.4     4.9     1.1          12      19.5   15.1   10.2   18.5          13      28.3   4.7     13.3   1.8          14      24.7   12.1   116.8  12.6          15      12.8   23.6   90      23.7          

6、16      23.1   6.8     100.1  3.7          17      15.1   13.7   100.9  14.2          18      2.9     6.2     80.7   2.7          19      18.4   11.8   99.3   13.8          20      22.9   12.3   47.6   13.3          21      5.8     29.4   83.5   27.6          22      18.8   8.6     61.

7、1   8.9;文档大全实用标准文案run ;我们的目的是,化简var1-var4四个变量,找出可以替代这四个变量的若干个彼此独立的新变量,也就是找出主成分。主成分分析代码如下:proc princomp           data =Practice.PCA_Demo           out =Work.PCA_Demo_out           prefix =comp           outstat =Work.PCA_Demo_stat          ;           var var1var2var3var4;run ;这段代码翻译

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