excel主成份合成分析(用excel进行主成分分析)

1. 用excel进行主成分分析

基本原理在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小；信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大.步骤⑴选取n家上市公司,m个指标（由主成分分析法得出）,则Xij为第i个上市公司的第j个指标的数值.（i=1,2…,n; j=1,2,…,m）⑵数据的非负数化处理.由于熵值法计算采用的是各上市公司的某一指标值占同一指标值总和的比重,因此不存在量纲的影响,不需要标准化处理.但由于数据中有负数,因此需要对数据进行非负化处理,此外,为了避免求熵值时对数的无意义,还需要将数据进行平移.

2. 主成分分析excel方法

spss进行主成分分析图文完整教程

1、将数据录入excel或者spss

2、数据标准化：打开数据后选择分析→描述统计→描述，对数据进行标准化，选中将标准化得分另存为变量：

3、进行主成分分析：选择分析→降维→因子分析，

4、设置描述性，抽取，得分和选项：

5、查看主成分分析和分析：相关矩阵表明，各项指标之间具有强相关性。比如指标GDP总量与财政收入、固定资产投资总额、第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值的相关系数较大。这说明他们之间指标信息之间存在重叠，适合采用主成分分析法。（下表非完整呈现）

6、由 Total Variance Explained（主成分特征根和贡献率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前两个主成分的累计方差贡献率达93.107%，即涵盖了大部分信息。这表明前两个主成分能够代表最初的11个指标来分析河南各个城市经济综合实力的发展水平，故提取前两个指标即可。主成分，分别记作F1、F2。

7、指标X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有较高载荷，相关性强。第一主成分集中反映了总体的经济总量。X11在第二主成分上有较高载荷，相关性强。第二主成分反映了人均的经济量水平。但是要注意：这个主成分载荷矩阵并不是主成分的特征向量，也就是说并不是主成分1和主成分2的系数，主成分系数的求法是：各自主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根。

8、成分得分系数矩阵（因子得分系数）列出了强两个特征根对应的特征向量，即各主要成分解析表达式中的标准化变量的系数向量。故各主要成分解析表达式分别为：F1=0.32ZX11+0.33ZX12+0.31ZX13+0.31ZX14+0.32ZX15+0.32ZX16+0.32ZX17+0.32ZX18+0.32ZX19+0.21ZX110+0.15ZX111F2=8.46ZX21+0.02ZX22-0.02ZX23-0.20ZX24-0.23Z25-0.04ZX26-0.15ZX27-0.02ZX28+0.10ZX29+0.47ZX210+0.78ZX211

9、主成分的得分是相应的因子得分乘以相应的方差的算术平方根。即：主成分1得分=因子1得分乘以9.092的算术平方根 主成分2得分=因子2得分乘以1.150的算术平方根例如郑州：主成分因子=FAC1_1*9.092的算术平方根=3.59386*9.092的算术平方根=10.83，将各指标的标准化数据带入个主成分解析表达式中，分别计算出2个主成分得分（F1、F2），再以个主成分的贡献率为全书对主成分得分进行加权平均，即：H=（82.672*F1+10.497*F2）/93.124，求得主成分综合得分。

扩展资料：

主成分分析是将多个指标化为少数几个不相关的综合指标，并对综合指标按照一定的规则进行分类的一种多元统计分析方法。这种分析方法能够降低指标维数，浓缩指标信息，将复杂的问题简化，从而使问题分析更加直观有效。目前，这种方法已经在经济等领域中得到广泛的应用，而选好数据就可以利用spss进行主成分分析。

3. 怎么进行主成分分析

主成分分析要求数据接近正态分布，不一定要严格的正态分布条件，一般来说样本量在100以上就基本符合条件。

聚类分析对数据的要求是聚类的各组的组内方差较小，而组间方差较大，正常来说只要方法选择得当，这个要求会比较容易做到的。

4. 主成分分析excel教程

1、在对数据进行主成分分析时，需要对数据标准化处理，以消除量纲的影响，如图所示，使用代码x=zscore(A);对数据进行标准化。原则是原数据减去均值后，除以标准差。垍頭條萊

2、标准化后，使用matlab自带主成分分析函数[coeff,score,latent,tsquare]=princomp(x);如图所示

3、其中，coeff是各个主成分的系数也就是转换矩阵，score是各个主成分的得分，latent是X的特征值，tsquare是每个数据的统计值。这里主要看的coeff、latent。如图所示

4、接下来计算每个特征的贡献率，输入代码latent’；、y=(100*latent/sum(latent))'; 如图所示

5、提取主成分的方法是依据前N个特征值的累计贡献率为准则，若累计贡献率为85%以上，则说明这前N个特征可以代表去不数据的绝大部分信息。如图所示（将每个特征的贡献率复制到Excel相加，累计达到85%）前99个特征。

6、由于前99个特征的累计贡献率达到85%。故可以使用此前99个特征的信息表示大部分的原始信息。取前99个特征的特征向量作为转换矩阵，即coeff（:,1:99）；

降维后的数据B=x*coeff（:,1:99）；如图所示，新数据只能99个特征（原数据有841个特征）达到降维的结果。條萊垍頭

5. excel 主成分分析

这里我们利用Excel标准的日期格式，通过三种组合，其中只有一种满足，那就是时分秒三者齐全，其他返回错误值，LOOKUP的机制，可以排除错误值，返回第二参数最后一个值！

补充方法1：

=SUM((MIDB(0&A2,FINDB({"时","分","秒"},0&A2&"0时0分0秒")-2,2)&0)*{360,6,0.1})

补充方法1：=SUM(--TEXT(SUBSTITUTE(TEXT({0,"0时"}&SUBSTITUTE(A2,"小",),"@"),"时","时0分"),"[s];;;\0"))2、秒如何转成时分秒格式？

推荐方法(建议收藏)：=TEXT(A1/86400,"[h]时mm分ss秒")小白硬核方法：

=INT(A1/3600)&":"&INT((A1-INT(A1/3600)*3600)/60)&":"&A1-INT(A1/3600)*3600-INT((A1-INT(A1/3600)*3600)/60)*60

3、标准日期简单的小结标准日期，编辑栏显示00:00:00格式，要求时不超过23（<34）,自动转为时间，其默认靠右这也是判断日期的一种方法。

超过23小时的文本时间录入不能自动转为时间，默认靠左！编辑栏也显示为文本，而非时间00:00:00格式

采用时间格式录入：也就是冒号分割的录入方法（00:00:00）超过23小时的部分自动转为天，编辑栏可见，108/24 取整为4，也就是最早日期+4，Excel开始日期是从1900-1-1日期，正好如图

4、标准日期之间的转换时间如何转为秒：推荐方法：=TEXT(A1,"[s]")

小白硬核：=HOUR(A1)*60*60+MINUTE(A1)*60+SECOND(A1)

6. 主成分分析表格怎么看

主成分分析：主成份是原始变量的线性组合，在考虑所有主成份的情况下主成份和原始变量间是可以逆转的。即“简化变量”，将变量以不同的系数合起来，得到好几个复合变量，然后在从中挑几个能表示整体的复合变量就是主成份，然后计算得分。

因子分析：公共因子和原始变量的关系是不可逆转的，但是可以通过回归得到。是将变量拆开，分成公共因子和特殊因子。过程是：因子载荷计算，因子旋转，因子得分。

7. excel可以主成分分析吗

origin没用过，spss比excel更专业的统计软件，可以做因子主成份，t检验等。虽然excel也可以做类似的方差，回归分析，但比较简单粗糙，spss可以做的更精细，画图同理。 2者根据实际需要和使用者的知识背景来采用。

8. 主成分分析用什么数据

　　一、主成分分析 　　1、简介 　　在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。 　　2、原理 　　设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。 　　二、主成分分析的基本思想及步骤 　　1、基本思想 　　主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。 　　2、步骤 　　Fp=a1iZX1+a2iZX2+……+apiZXp 　　其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值所对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]。 　　A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,)，Rai=λiai，R为相关系数矩阵，λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。 　　进行主成分分析主要步骤如下： 　　1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）； 　　2. 指标之间的相关性判定； 　　3. 确定主成分个数m； 　　4. 主成分Fi表达式； 　　5. 主成分Fi命名；

9. excel主成分分析法

1、首先，将要分析的数据录入Excel，保存为CSV格式的文件，以便导入SIMCA-P软件。某些软件（如Masslynx等）可以直接导出CSV格式的数据。

2、其次，打开SIMCA-P，把CSV格式的文件导入。

3、导入后，进行部分参数调节。第一列是分组，如果不是要转置一下。

4、设置生成文件名称及存放路径，可以任意调节。

5、设置需要的分析方法，简单还是高级的，一般使用简单的就可。

6、对数据进行分组，本例子是分为3组。

7、选择进行主成分（PCA）分析，还是偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）分析。本例选择进行PCA分析。

8、分析结果得到三组数据的得分图。双击图形可以进行个性化的设置和调节。这里不再赘述。