多元統計之主成分分析（PCA）

1、基本思想 目標：在保證數據信息丟失最少的前提下，將原來衆多具有相關性的指標轉化爲少數幾個相互獨立的綜合指標。 作用：（1）、解決多重共線性。（2）、將高維數據進行降維處理。 2、數學模型 如下所示數學模型，X1-XP爲原始指標，F1-FP爲新的主成分，每一個主成分都是原始指標的線性組合，充分反映原始指標的信息，並且相互獨立。 模型需要滿足的條件： （1）每個主成分與原始變量的係數的平方和爲1。

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