主成分分析案例.pdf
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1、. . 姓名:XXX 学号:XXXXXXX 专业: XXXX 用 SPSS19 软件对下列数据进行 主成分分析: . . 一、相关性 通过对数据进行双变量相关分析,得到相关系数矩阵,见表1。 表 1 淡化浓海水自然蒸发影响因素的相关性 由表 1 可知: 辐照、风速、湿度、水温、气温、浓度六个因素都与蒸发速率在0.01 水平 上显著相关。 分析:各变量之间存在着明显的相关关系,若直接将其纳入分析可能会得到 因多元共线性影响的错误结论, 因此需要通过主成份分析将数据所携带的信息进 行浓缩处理。 二、KMO 和球形 Bartlett检验 KMO 和球形 Bartlett 检验是对主成分分析的适用性进
2、行检验。 KMO 检验可以检查各变量之间的偏相关性,取值范围是 01。KMO 的结 果越接近 1,表示变量之间的偏相关性越好,那么进行主成分分析的效果就会越 好。实际分析时, KMO 统计量大于 0.7 时,效果就比较理想;若当KMO 统计 量小于 0.5 时,就不适于选用主成分分析法。 Bartlett 球形检验是用来判断相关矩阵是否为单位矩阵,在主成分分析中, 若拒绝各变量独立的原假设, 则说明可以做主成分分析, 若不拒绝原假设, 则说 明这些变量可能独立提供一些信息,不适合做主成分分析。 . . 由表 2 可知: 1、KMO=0.6310.7,表明变量之间没有特别完美的信息的重叠度,主成
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