2.计算步骤 主成分分析可分为以下几个主要步骤:4 E! v$ E) ~) ~3 k k3 W+ H7 w( W6 d/ }
(1)列出指标数值矩阵X
' c1 M) ? ]8 q& z" ~ (2)计算X的协方差矩阵S。为了消除指标间不同量纲的影响,一般需先对原始数据进行标准化处理,而变换后的标准化值的协方差矩阵恰好是原始指标数值X的相关矩阵。因此,计算协方差矩阵可简化为计算相关矩阵R。
; h9 x$ |. x, J! d4 s5 @, A3 _ (3)计算协方差矩阵S(或相关矩阵R)的特征值λ和特征向量L(即指标x的系数)。& e. k9 V+ d+ H) x: }. e# Y+ j' x
(4)计算贡献率和累计贡献率,据以确定主成分(即综合指标)的个数,并建立主成分议程。
# X+ e* Y7 a( z, _. F5 b 每个主成分yk的贡献率等于它的特征值λk除以原始指标个数p,累计贡献率等于各主成分贡献率顺序相加,根据一定的选择标准,如果前r个主成分的累计贡献率大于或等于80%,(r
4 s, d" f7 s! v y1=l11x1+l12x2+…l1pxp
4 j9 e( T; ~ |9 I y2=l21x1+l22x2+…l2pxp4 ~( E7 R7 l* @. K
……………………… i: E: |6 `/ V V9 [# I
yp=lr1x1+lr2x2+…lrpxp) m8 s3 V, z0 J; Z$ D* G
(5)解释各主成分的意义,并将各单位的原始数据代入方程中计算综合评价值进行分析比较。在多指标综合评价中,一般只需取第一个主成分y1作为全面反映各指标状况的综合指标,因为它综合原始指标信息的能力最强。然后,根据这个综合指标值进行各参评单位的比较评价。 |