主成分分析报告.docx

实验名称:主成分分析一、实验目的和要求通过上机操作,完成 spss 软件的主成分分析二、 analyze-data reduction-factor将 6 个变量选入变量框中分别点击 descriptive rotation 选项,进行以下操作点击 extraction 进行以下分析点击 options结果如下所示CorrelationCorrelation MatrixX1       X2       X3       X4       X5       X6X1               .711      .420      .182      .081     -.166X2          .711           .141      .275      .302     -.051X3          .420      .141           .028     -.142      . .182 .275 .028 .384 .042X5 .081 .302 -.142 .384 .104X6 -.166 -.051 .353 .042 .104 ,给出了6个变量之间的相关系数主对角线的值均为1,,因此可以说明因子之间相关性不是特别的大。KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .434Bartlett's Test of SphericityApprox. Chi-Square             15Sig. .000上表为KMO和Bartlett检验表,KMO检验是对变量是否适合做因子分析的检验,根据Kaiser常用度量标准,因为此时KMO=,表示此事不适合做因子分析,munalitiesExtraction Method: ponent ,给出了盖茨分析中从每个原始变量中提取的信息,从表中可以看出除了人均城市道路面积X4(平方米),主成分几乎都包含了其余各个变量至少80%的信息。Total Variance poInitial Eigenvalues                Extraction Sums of Squared Loadingsnent Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %1 .665 .442 .174 100.