主成分分析方法可以解決什麼問題

Ⅰ 主成分分析法有什麼缺點

建模的孩子傷不起啊。

Ⅱ (分析方法)做主成分分析有什麼優勢

通過分析可以幫助企業改進自身的產品性能，在競爭激烈的市場上處於優勢，為企業的研發提供更為准確的思路和方向，上海英格爾有這方面的經驗

Ⅲ 主成分分析有什麼用

主成分分析最主要的用途在於「降維」。
舉個例子，你要做一項分析，選中了20個指標，你覺得都很重要，但是20個指標對於你的分析確實太過繁瑣，這時候，你就可以採用主成分分析的方法進行降維。
20個指標之間會有這樣那樣的相互關系，相互之間會有影響，通過主成分分析後，得到4個或者5個主成分指標。此時，這幾個主成分指標既涵蓋了你20個指標中的絕大部分信息，又讓你的分析得到了簡化（從20維降到4、5維），簡化了分析過程，增加了結果精度。

Ⅳ 主成分分析方法適用哪個方面研究

主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標（即主成分），其中每個主成分都能夠反映原始變數的大部分信息，且所含信息互不重復。這種方法在引進多方面變數的同時將復雜因素歸結為幾個主成分，使問題簡單化，同時得到的結果更加科學有效的數據信息。在實際問題研究中，為了全面、系統地分析問題，我們必須考慮眾多影響因素。這些涉及的因素一般稱為指標，在多元統計分析中也稱為變數。因為每個變數都在不同程度上反映了所研究問題的某些信息，並且指標之間彼此有一定的相關性，因而所得的統計數據反映的信息在一定程度上有重疊。主要方法有特徵值分解，SVD，NMF等。

Ⅳ 主成分分析法 評價值能反映什麼

主成分分析法和層次分析法異同 1.基於相關性分析的指標篩選原理兩個指標之間的相關系數，反映了兩個指標之間的相關性。相關系數越大，兩個指標反映的信息相關性就越高。而為了使評價指標體系簡潔有效，就需要避免指標反映信息重復。通過計算同一準則層中各個評價指標之間的相關系數，刪除相關系數較大的指標，避免了評價指標所反映的信息重復。通過相關性分析，簡化了指標體系，保證了指標體系的簡潔有效。 2.基於主成分分析的指標篩選原理（1）因子載荷的原理通過對剩餘多個指標進行主成分分析，得到每個指標的因子載荷。因子載荷的絕對值小於等於1，而絕對值越是趨向於1，指標對評價結果越重要。（2）基於主成分分析的指標篩選原理因子載荷反映指標對評價結果的影響程度，因子載荷絕對值越大表示指標對評價結果越重要，越應該保留；反之，越應該刪除。通過對相關性分析篩選後的指標進行主成分分析，得到每個指標的因子載荷，從而刪除因子載荷小的指標，保證篩選出重要的指標。 3.相關性分析和主成分分析相同點一是，基於相關性分析的指標篩選和基於主成分分析的指標篩選，均是在准則層內進行指標的篩選處理，准則層之間不進行篩選。這種做法的原因是，通過人為地劃分不同准則層，反映評價事物不同層面的狀況，避免誤刪反應信息不同的重要指標。二是，基於相關性分析的指標篩選和基於主成分分析的指標篩選的思路，均是篩選出少量具有代表性的指標。 4.相關性分析和主成分分析不同點一是，兩次篩選的目的不同：基於相關性分析的指標篩選的目的是刪除反應信息冗餘的評價指標。基於主成分分析的指標篩選的目的是刪除對評價結果影響較小的評價指標。二是，兩次篩選的作用不同：基於相關性分析的指標篩選的作用是保證蹄選出的評價指標體系簡潔明快。基於主成分分析的指標簡選的目的是篩選出重要的指標。

Ⅵ SPSS的主成分分析主要是解決什麼問題

spss的主成分分析主要應用在因子分析里，目的是將原來很多的因素，通過他們內在的相關分析，整合成新的一個或多個相對獨立的綜合因素，來代表原來散亂的因素。例如我們測量客戶滿意度，設計了10個題目，那數據收集完後，就可以通過因子分析，來看看這10個題目是否能綜合成幾個因素。通過spss的主成分分析，就可以得出相應結果。結果可能是其中5個題目的相關顯著，可以通過一個因素來歸納這5個因素，另外3個、2個也可以分別組成一個，而且主成分對應的特徵值大於1，這樣就最後就可以通過3個綜合因素來研究和分析客戶滿意度了

Ⅶ 主成分分析法是分析影響事物的主要因素，而多元回歸逐步分析是不是也可以起到類似的作用，請專業人士回答

主成分分析的目的是將多個指標簡化為少數幾個主成分，從而達到數據簡化的目的。多元回歸分析分析是直接使用指標本身，然後分析各個指標對因變數的影響。因此，這兩個方法具有本質上的區別，通常二者結合起來分析影響因素。（南心網 SPSS主成分分析與回歸分析）

Ⅷ 主成分分析法適用於哪些問題

主成分分析法適用於人口統計學、數量地理學、分子動力學模擬、數學建模、數理分析等問題，是一種常用的多變數分析方法。主成分分析作為基礎的數學分析方法，其實際應用十分廣泛。

主成分分析，是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變數或因素，因為每個變數都在不同程度上反映這個課題的某些信息。

主成分分析法原理

在用統計分析方法研究多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變數之間是有一定的相關關系的，當兩個變數之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對於原先提出的所有變數，將重復的變數關系緊密的變數刪去多餘，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

設法將原來變數重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合變數，同時根據實際需要從中可以取出幾個較少的綜合變數盡可能多地反映原來變數的信息的統計方法叫做主成分分析或稱主分量分析，也是數學上用來降維的一種方法。

Ⅸ 什麼是主成分分析方法

主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標。 在統計學中，主成分分析（principal components analysis,PCA）是一種簡化數據集的技術。它是一個線性變換。這個變換把數據變換到一個新的坐標系統中，使得任何數據投影的第一大方差在第一個坐標(稱為第一主成分)上，第二大方差在第二個坐標(第二主成分)上，依次類推。主成分分析經常用減少數據集的維數，同時保持數據集的對方差貢獻最大的特徵.這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的。這樣低階成分往往能夠保留住數據的最重要方面.但是，這也不是一定的，要視具體應用而定.

Ⅹ 主成分分析與因子分析有什麼作用

主成分分析和因子分析都是信息濃縮的方法，即將多個分析項信息濃縮成幾個概括性指標。
因子分析在主成分基礎上，多出一項旋轉功能，該旋轉目的即在於命名，更容易解釋因子的含義。如果研究關注於指標與分析項的對應關繫上，或是希望將得到的指標進行命名，SPSSAU建議使用因子分析。
主成分分析目的在於信息濃縮（但不太關注主成分與分析項對應關系），權重計算，以及綜合得分計算。如希望進行排名比較，計算綜合競爭力，可使用主成分分析。
SPSSAU可直接使用這兩種方法，支持自動保存因子得分及綜合得分，不需要手動計算。