本文主要是介绍数学建模 主成分分析法 学习笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简介
主成分分析（PCA）是将多个变量通过线性变换，以选出较少个数的重要变量的一种多元统计分析方法。
主成分：由原始指标综合形成的几个新指标。依据主成分所含信息量的大小成为第一主成分，第二主成分等。
使用PCA的原因：指标太多不利于清晰表述，指标太少则不全面。
算法实例
使用SPSS软件进行数据分析：
（1）打开EXCEL文件
（2）进行因子分析
（3）计算结果
（4）求指标对应的系数
注：F1 = 0.949 / 根号下7.220 * ZX1 + 0.112 / 根号下7.220 * ZX2 + … ，F2的计算方法同理。
此处的ZX1并不是最初表格中GDP的数值，而是进行了归一化处理后的值。
（5）综合分析
两个指标F1和F2贡献了84.5%，可以近乎描述原问题，其中F1占比72.2%，F2占比12.3%。
得到最后的分析结果：
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