主成分分析以及matlab实现.ppt
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1、关于主成分分析及matlab实现第一张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 在实际问题研究中,多变量问题是经常会遇到的。在实际问题研究中,多变量问题是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。关关系的。因此,人们会很自然地想到,能否在相关分析的因此,人们会很自然地想到,能否在相关分析的基础上,用较少的新变量代替原来较多的旧变量,而基础上,用较少的新变量代替原来较多的旧变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反且使这
2、些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息?映的信息?问题的提出问题的提出:第二张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 事实上,这种想法是可以实现的,主成分分析方法事实上,这种想法是可以实现的,主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的工具。就是综合处理这种问题的一种强有力的工具。主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。的一种统计分析方法。从数学角度来看,这是一种降维处理技术。从数学角度来看,这是一种降维处理技术。第三张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 n例如,某人要做一件上衣要测量很多尺寸,如身长
3、、例如,某人要做一件上衣要测量很多尺寸,如身长、袖长、胸围、腰围、肩宽、肩厚等十几项指标,但袖长、胸围、腰围、肩宽、肩厚等十几项指标,但某服装厂要生产一批新型服装绝不可能把尺寸的型某服装厂要生产一批新型服装绝不可能把尺寸的型号分得过多号分得过多?而是从多种指标中综合成几个少数的?而是从多种指标中综合成几个少数的综合指标,做为分类的型号,利用主成分分析将十综合指标,做为分类的型号,利用主成分分析将十几项指标综合成几项指标综合成3项指标,一项是反映长度的指标,项指标,一项是反映长度的指标,一项是反映胖瘦的指标,一项是反映特体的指标。一项是反映胖瘦的指标,一项是反映特体的指标。第四张,PPT共三十一
4、页,创作于2022年6月一、主成分分析的基本原理 假定有假定有n个样本,每个样本共有个样本,每个样本共有p p个变量,构个变量,构成一个成一个np阶的数据矩阵阶的数据矩阵(1.1)第五张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 当当p较大时,在较大时,在p维空间中考察问题比较麻烦。维空间中考察问题比较麻烦。为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合指标代替原来较多的变量指标,而且使这的几个综合指标代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多变量指些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多变量指标所反映的信息,
5、同时它们之间又是彼此独立的。标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。第六张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 定义:记定义:记x1,x2,xP为原变量指标,为原变量指标,z1,z2,zm(mp)为新变量指标)为新变量指标(1.2)系数系数lij的确定原则:的确定原则:zi与与zj(ij;i,j=1,2,m)相互无)相互无关;关;第七张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 z1是是x1,x2,xP的一切线性组合中方差的一切线性组合中方差最大者,最大者,z2是与是与z1不相关的不相关的x1,x2,xP的所有线的所有线性组合中方差最大者性组合中方差最大者;zm是与是与z1,z2,zm1
6、都不相关的都不相关的x1,x2,xP,的所有线性组合中方的所有线性组合中方差最大者。差最大者。则新变量指标则新变量指标z1,z2,zm分别称为原变分别称为原变量指标量指标x1,x2,xP的第的第1,第,第2,第,第m主成主成分。分。第八张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 从以上的分析可以看出,主成分分析的实质就是从以上的分析可以看出,主成分分析的实质就是确定原来变量确定原来变量xj(j=1,2,p)在诸主成分)在诸主成分zi(i=1,2,m)上的荷载)上的荷载 lij(i=1,2,m;j=1,2,p)。)。从数学上可以证明,它们分别是相关矩阵从数学上可以证明,它们分别是相关矩阵m个较个
7、较大的特征值所对应的特征向量。大的特征值所对应的特征向量。第九张,PPT共三十一页,创作于2022年6月二、主成分分析的计算步骤二、主成分分析的计算步骤 设有设有 n 个样品,每个样品观测个样品,每个样品观测 p 个指标,将原始个指标,将原始数据写成矩阵数据写成矩阵1将原始数据标准化。这里不妨设上边矩阵已标准将原始数据标准化。这里不妨设上边矩阵已标准化了。化了。2建立变量的相关系数阵:建立变量的相关系数阵:第十张,PPT共三十一页,创作于2022年6月3求求R的特征根的特征根及相应的单位特征向量:及相应的单位特征向量:4写出主成分写出主成分第十一张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 计算
8、主成分贡献率及累计贡献率计算主成分贡献率及累计贡献率 贡献率贡献率累计贡献率累计贡献率 一般取累计贡献率达一般取累计贡献率达85%95%的特征值的特征值所对应的第所对应的第1 1、第、第2 2、第、第m(mp)个主成分。)个主成分。第十二张,PPT共三十一页,创作于2022年6月三、实例演示 例例 对全国对全国30个省市自治区经济发展基本情个省市自治区经济发展基本情况的八项指标作主成分分析,原始数据如况的八项指标作主成分分析,原始数据如下:下:第十三张,PPT共三十一页,创作于2022年6月第十四张,PPT共三十一页,创作于2022年6月第十五张,PPT共三十一页,创作于2022年6月第十六张
9、,PPT共三十一页,创作于2022年6月第一步第一步 将原始数据标准化。将原始数据标准化。第二步第二步 建立指标之间的相关系数阵建立指标之间的相关系数阵R如下如下第十七张,PPT共三十一页,创作于2022年6月第三步第三步 求求R的特征值和特征向量。的特征值和特征向量。第十八张,PPT共三十一页,创作于2022年6月 从上表看,前从上表看,前3个特征值累计贡献率已达个特征值累计贡献率已达89564,说明前,说明前3个主成分基本包含了全部指标具有的信息,我们取前个主成分基本包含了全部指标具有的信息,我们取前3个特征个特征值,并计算出相应的特征向量:值,并计算出相应的特征向量:第十九张,PPT共三
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