很多朋友对于主成分分析和主成分分析的基本步骤包括不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
什么是主成分分析,如何进行检验?
1、主成分分析是一种线性降维算法，也是一种常用的数据预处理方法。主成分分析法的目标：是用方差（Variance）来衡量数据的差异性，并将差异性较大的高维数据投影到低维空间中进行表示。
2、主成分分析是指通过将一组可能存在相关性的变量转换城一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
3、主成分分析（Principal components analysis）的思路主要是将原始多个变量通过线性组合的（矩阵旋转）方式转化为几个线无关的变量，且新生成的变量包含了原始变量的绝大部分信息，从而达到降维的目的。
pca主成分分析是什么?
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
PCA即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
主成分分析(PCA)是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由现行相关变量表示的观测数据转化为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。
主成分分析(PCA)
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。
PCA即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
主成分分析(PCA)是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由现行相关变量表示的观测数据转化为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。
主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
主成分分析法的优缺点
因为主成分分析法在对原始数据指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而且实践证明指标间相关程度越高，主成分分析效果越好。
功能：和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势；而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。
优缺点优点：化繁为简，降低了计算量。缺点：一定程度上损失了精度。
性质不同 主成分分析法性质：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量。因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
）求出共变量矩阵的特征根和特征变量，根据特征根，确定主成分；4）结合专业知识和各主成分所蕴藏的信息给予恰当的解释，并充分运用其来判断样品的特性。
多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名。主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。同时SPSSAU可直接保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。