主成分分析-实验

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1、主成分分析实验1：数据Employeedata.sav小为银行在1969-1971年Z问雇员情况的数据，共包括474条观测及如下10各变最：本例中需要用到的变最分别为Educ,Salary,SalbeginJobtime,Orevexpo卜•而我们用主成分分析法处理该数据，一起用少数变量来描述该地区居民的雇佣情况。打开数据Employeedata.sav,依次选分析降维因子分析）分折直餡廻）图形（3奕用疗停（少根吉描述统计表⑴比戏均值廻）-鬼线任模型〔3广义适惟橫型混合核型09相关9）回归（①对数技tt

2、橫型3）神经网络jobcatsalary81$21.951$45.051$32.151$36.021$21,951$27.921$24.061$30,3厶］因子分折近）…口对应分折9）…点击OK即可，输出为：公因子方差给岀了该次分析从每个原始变量屮提取的信息，可看出除受教育程度信息损失较大外，主成分儿乎包含了各个原始变量至少90%的信息。公因子方差初始提取EducationalLevel(years)1.000.754CurrentSalary1.000.896BeginningSalary1.000.

3、916MonthssinceHire1.000.999PreviousExperience1.000.968(months)提取方法：主成份分析。解释的总方差显示了各主成分解释原始变量总方差的情况，默认保留特征根大于1的主成分，木例保留3个主成分，集中了原始5各变量信息的90.66%,可见效果比较好。解释的总方差成份初始特征値提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%12.47749.54149.5412.47749.54149.54121.05221.04670.5871.05221.0467

4、0.58731.00320.07090.6561.00320.07090.6564.3657.29997.9555.1022.045100.000提取方法：主成份分析。实际上，主成分解释总方差的百分比也可以曲公因子方差表计算得出，即(.754+.896+.916+.999+.968)/5=90.66%,成分矩阵给出了标准化原始变量用求得的主成分线性表示的近似表达式，以currentSalary—行为例，用prinl,prin2,prin3來表示个各主成分，得到：标准化的Salary〜0.940*p「in

5、1+0.104*prin2+(2.857E-02)*prin3.成份矩阵成份123EducationalLevel(years).846-.194-.014CurrentSalary.940.104.029BeginningSalary.917.264-.077MonthssinceHire.068-.052.996PreviousExperience(months)-.178.965.069提取方法：主成份。a.已提取了3个成份。在上面的主成分分析中，SPSS默认是从相关矩阵岀发求解主成分，且默认保留

6、特征根大于1的主成分，实际上，对主成分的个数，我们可以口己确定，方法为：选择“抽取——因了的固定数量”可以输入别的数值来改变SPSS软件保留特征根的人小。另外，还可以肓接确定主成分个数。在实际进行注册号那个分分析时可以先按照默认设置做一次主成分分析，然后根据输出结果确定应保留主成分的个数，用该方法进行设定后重新分析。由成分矩阵中的结果可以得到：0.9402+0.9172+(6.806E一02)2+(-0.178)2+0.8462=2.477031=第一主成分的方差。乂有0.9402+0.1042+(2.

7、857E-02)2=0.896这恰好与公因子方差表中三个主成分提取Salary变量的信息相等，重做一遍主成分，此次将5个主成分全部保留，成份矩阵a成份12345EducationalLevel(years).846・.194-.014.496.008CurrentSalary.940.104.029-.234.222BeginningSalary.917.264・.O77・.]83-.225MonthssinceHire.068・.052.996-.013026PreviousExperience(mo

8、nths)・.178.965.069.174.038描述助…J睨貧(口…]:15.000得到xj提取方法：主成份。a.已提取了5个成份。对上表中接过由如下关系式：0.9402+0.1042+(2.857E-02)2+(-0.234)2+0.2222=1还可得到标准化原始变量用各主成分线性表示的精确的表达式：Salary二0.940*prin1+0.104*prin2+(2.857E-02)*prin3-0.234*prin4+0.222*p