主成分分析法,principal component analysis,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典
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1)&&principal component analysis
主成分分析法
Modeling of aroma quality evaluation of cider based on principal component analysis;
基于主成分分析法的苹果酒香气质量评价模型的构建
Study on hydrological cycle effect in river basin based on principal component analysis;
基于主成分分析法的流域水循环效应
The classification of land use potentials in cities of China based on principal component analysis;
基于主成分分析法的城市土地利用潜力评价
2)&&principal components analysis
主成分分析法
This thesis has explained the concept of node importance of highway network,put forward new methods that confirmed node importance by using principal components analysis and factor analysis synthetically.
阐述公路网节点重要度的概念,提出运用主成分分析法与因子分析法两种评价方法来确定节点重要度的新思路,并对广西省来宾市的10个乡镇节点进行实证研究,综合比较两种方法的分析结果,确定各节点在该市公路网规划中的重要度。
By using the principal components analysis method, the synthetic evaluation of 31 provinces and cities urbanization is described.
采用多元统计分析中的主成分分析法,对全国31个省市的城市化水平给予了综合评价。
The indices are managed by principal components analysis to get 7 principal components.
分析建立编队级网络对抗评估指标体系的原则,用主成分分析法对指标进行处理,求得7个主成分。
主成分分析法
Taking Chengdu as an example,the sustainable development model is worked out and coordinated development degree of this region is analyzed on the basis of ascertaining each exponential weight of eco-environment and social economy based on the PCA.
以成都市为研究区域,采用主成分分析法(PCA)确定选取的生态环境与社会经济各项指标的权重,在此基础上建立可持续发展模型,对该区域生态环境与社会经济的协调发展度进行了分析。
The PCA(principal component analysis) of multivariate statistics is applied to the performance evaluation system with a telecom enterprise taken as multi-objective example to analyze.
将多元统计中的主成分分析法运用于电信企业绩效评价体系中,并针对实例进行了分析和评价。
Based on principal component analysis(PCA),a multi-step method to predict the molten iron sil- icon content using dynamic neural network is introduced.
本文提出一种基于主成分分析法的动态神经网络模型实现高炉铁水含硅量多步预报。
4)&&principal component analysis method
主成分分析法
Comprehensive evaluation of management performance of Zhanghe Irrigation District based on Principal Component Analysis Method
基于主成分分析法的漳河灌区运行管理水平综合评价
Reaction mechanisms were reduced by principal component analysis method and global sensitivity analysis method for one dimension steady laminar premixed flame model.
针对一维稳态层流预混火焰模型,分别采用主成分分析法和总敏感性分析法进行了反应机理的简化,结果表明,主成分分析法进行机理简化要优于总敏感性分析法,是一种有效的反应机理简化方法。
Proved by example, the model of principal component analysis method in BP neural network has better effect than that of common BP neural network model in the course of the simulated predication.
主要介绍用主成分分析法对输入变量进行预处理的方法 。
5)&&principle component analysis
主成分分析法
The principle component analysis is proposed to solve the Multivariate-quality-control problem existed in some big enterprises, and the theory of principle component analysis is introduced.
提出以多元统计方法中的主成分分析法解决大型企业中的多元质量控制问题。
By applying the principles and the measuring indicators system with the tool of AHP method, this paper measures and analyzes the practical process of 6 mechanical sub industries, and compares the result with that gotten from the Principle Component Analysis method.
本文探讨了我国传统产业信息化水平的测度方法和指标体系 ,并运用该指标体系 ,采用层次分析法对我国典型的传统行业———机械工业所属的 6个分行业进行了产业信息化水平的实证分析、测量 ,并把所得结果同主成分分析法得出的结果进行了比较 ,研究结果对分析我国传统产业信息化进程的相关研究有一定的参考作用 ,测度方法对其他产业信息化水平的研究分析工作也有较大的参考借鉴价值。
On the basis of this,this paper suggests that analytic hierarchy process(AHP) and principle component analysis(PCA) can .
以此为基础,提出同时采用层次分析法(AHP)和主成分分析法进行风险发生概率的评价,在两种评价方法结果不一致时,辅以模糊综合评价技术对工程项目风险进行分析评价,以提高工程项目风险评价的准确性和科学性。
6)&&Principal component analytical method
主成分分析方法
Principal component analytical method can get rid of disadvantages of other methods,reduce subjective factors and make analytical result reflect facts objectively.
主成分分析方法能够克服一些其他分析方法的缺点,减少主观的因素,使分析结果能够客观地反应事实。
补充资料：主成分分析
主成分分析principal&component&analysis&&&将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，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。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
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主成分分析法程序运行问题求解
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新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
各位高手，本人初学MATLAB与编程，目前在做一个数学模型，主成分分析法，在网上找到的程序，自己在运用时遇到了问题，如下：源程序：1. cwstd.m总和标准化法标准化矩阵%cwstd.m,用总和标准化法标准化矩阵function std=cwstd(vector)cwsum=sum(vector,1);& && && &%对列求和[a,b]=size(vector);& && && & %矩阵大小,a为行数,b为列数for i=1:a& & for j=1:b& && &&&std(i,j)= vector(i,j)/cwsum(j);& & endend
2. cwfac.m计算相关系数矩阵%cwfac.mfunction result=cwfac(vector);fprintf('相关系数矩阵:\n')std=CORRCOEF(vector)& & %计算相关系数矩阵fprintf('特征向量(vec)及特征值(val)：\n')[vec,val]=eig(std)& & %求特征值(val)及特征向量(vec)newval=diag(val) ;[y,i]=sort(newval) ;& && &%对特征根进行排序，y为排序结果，i为索引fprintf('特征根排序：\n')for z=1:length(y)& & newy(z)=y(length(y)+1-z);endfprintf('%g\n',newy)rate=y/sum(y);fprintf('\n贡献率：\n')newrate=newy/sum(newy)sumrate=0;newi=[];for k=length(y):-1:1& & sumrate=sumrate+rate(k);& & newi(length(y)+1-k)=i(k);& & if sumrate&0.85& & end&&end& && && && && & %记下累积贡献率大85%的特征值的序号放入newi中fprintf('主成分数：%g\n\n',length(newi));fprintf('主成分载荷：\n')for p=1:length(newi)& & for q=1:length(y)& && &&&result(q,p)=sqrt(newval(newi(p)))*vec(q,newi(p));& & endend& && && && && && &&&%计算载荷disp(result)
3. cwscore.m%cwscore.m,计算得分function score=cwscore(vector1,vector2);sco=vector1*vector2;csum=sum(sco,2);[newcsum,i]=sort(-1*csum);[newi,j]=sort(i);fprintf('计算得分：\n')score=[sco,csum,j]& && && && &%得分矩阵：sco为各主成分得分；csum为综合得分；j为排序结果
4. cwprint.m%cwprint.mfunction print=cwprint(filename,a,b);%filename为文本文件文件名，a为矩阵行数(样本数)，b为矩阵列数(变量指标数)fid=fopen(filename,'r')vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);fprintf('标准化结果如下：\n')v1=cwstd(vector)result=cwfac(v1);cwscore(v1,result);
函数作用Cwstd.m——用总和标准化法标准化矩阵Cwfac.m——计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；对主成分进行排序；计算各特征值贡献率；挑选主成分（累计贡献率大于85%），输出主成分个数；计算主成分载荷Cwscore.m——计算各主成分得分、综合得分并排序Cwprint.m——读入数据文件；调用以上三个函数并输出结果
以下是我的数据，保存在命名为sj.txt的文档文件中：2.500& && && &5.000& && && &1.000& && && &3.750& && && &3.000& && && &1.250& && && &3.375& && && &3.000& && && &1.000& && && &5.000& && && &2.500& && && &2.500& && && &3.000& && && &3.7502.500& && && &3.750& && && &1.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &2.500& && && &5.000& && && &5.000& && && &1.000& && && &5.000& && && &3.750& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.0002.500& && && &1.250& && && &1.000& && && &3.750& && && &5.000& && && &2.500& && && &4.375& && && &5.000& && && &3.000& && && &3.000& && && &3.750& && && &2.750& && && &3.000& && && &2.7502.500& && && &2.500& && && &1.000& && && &3.750& && && &5.000& && && &1.250& && && &4.375& && && &4.000& && && &1.000& && && &5.000& && && &3.750& && && &5.000& && && &5.000& && && &3.7502.500& && && &1.250& && && &1.000& && && &3.750& && && &3.000& && && &3.750& && && &3.375& && && &3.000& && && &1.000& && && &3.000& && && &3.750& && && &3.750& && && &3.000& && && &2.5001.250& && && &3.750& && && &1.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &3.000& && && &5.000& && && &1.250& && && &3.750& && && &3.000& && && &5.0003.750& && && &5.000& && && &1.000& && && &3.750& && && &5.000& && && &3.750& && && &4.375& && && &4.000& && && &3.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.0003.750& && && &1.250& && && &3.000& && && &3.750& && && &3.000& && && &5.000& && && &3.375& && && &2.000& && && &1.000& && && &5.000& && && &3.750& && && &3.750& && && &5.000& && && &3.7502.500& && && &2.500& && && &1.000& && && &3.750& && && &1.000& && && &1.250& && && &2.375& && && &5.000& && && &3.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.000& && && &5.0002.500& && && &5.000& && && &1.000& && && &3.750& && && &2.000& && && &1.250& && && &2.875& && && &5.000& && && &3.000& && && &5.000& && && &1.250& && && &2.500& && && &5.000& && && &3.7501.250& && && &1.250& && && &1.000& && && &3.750& && && &1.000& && && &1.250& && && &2.375& && && &3.000& && && &1.000& && && &3.000& && && &3.750& && && &3.750& && && &3.000& && && &2.5001.250& && && &2.500& && && &1.000& && && &3.750& && && &5.000& && && &1.250& && && &4.375& && && &2.000& && && &1.000& && && &3.000& && && &2.500& && && &5.000& && && &5.000& && && &2.500
我把以上的四个m文件和数据写好保存后，在command window 里输入这命令：cwprint('sj.txt',12,14)但是结果如下，有错误：&& cwprint('sj.txt',12,14)
??? Error using ==& fscanfInvalid file identifier -1.
Error in ==& cwprint at 5vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);
请各位大神高手路过指点指点，具体是我的操作有问题还是程序需要修改，由于任务十万火急，请各位看看！！！感激不尽~~
论坛优秀回答者
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打开错误了。。。
vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);
-1代表打开失败。。。。
fid=fopen(filename,'r')
你确定你的数据文件放在同一目录下了？？
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打开错误了。。。
vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);
-1代表打开失败。。。。
？？？不好意思，请问是不是要不数据文件放在M文件所在的目录下？matlab很多东西都忘了。。。大神求科普~~
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打开错误了。。。
vector=fscanf(fid,'%g',[a b]);
-1代表打开失败。。。。
你好，真的很感激你！请问一下那个在这个主成分分析法的程序里，评价对象的个数一定要比指标的个数多吗？
论坛优秀回答者
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关注者： 215
？？？不好意思，请问是不是要不数据文件放在M文件所在的目录下？matlab很多东西都忘了。。。大神求科普~ ...
是的，否则你这种写法它只在当前目录下找，找不到就返回失败值了
论坛优秀回答者
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关注者： 215
你好，真的很感激你！请问一下那个在这个主成分分析法的程序里，评价对象的个数一定要比指标的个数多吗？ ...
主成分分析没接触过。。。。
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请问主成分分析法将多个指标转换为少数几个不相关的综合指标，也就是几个主成分对吧？那么这些主成分还是原来的那些指标中的某一个吗？还是说少数几个不相关的综合指标已经不是原来的指标了？因为如果我把主成分的综合评价模型做出来后，我要用这个综合评价模型来算每一个评价对象的得分，那么综合评价模型里面的几个主成分的数据我是要代入原来的指标得数据来算还是代入其他什么数据来算？这一点困扰了我很久，求高手指教指教！感激不尽！:handshake
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是的，否则你这种写法它只在当前目录下找，找不到就返回失败值了
恩恩，按照你的方法做了一下，真的可以算出结果来了。真的很感激你！谢谢你！
&& cwprint('sj.txt',12,14)
标准化结果如下：
&&Columns 1 through 11
& & 0.0738& & 0.0706& & 0.0850& & 0.0876& & 0.1084& & 0.0854& & 0.0213& & 0.0771& & 0.1216& & 0.1053& & 0.0690
& & 0.1476& & 0.0882& & 0.1133& & 0.0876& & 0.0991& & 0.1068& & 0.1064& & 0.1028& & 0.1216& & 0.1053& & 0.1149
& & 0.0295& & 0.0588& & 0.1133& & 0.1095& & 0.0248& & 0.0961& & 0.1064& & 0.0206& & 0.0912& & 0.1404& & 0.1149
& & 0.1107& & 0.0882& & 0.1133& & 0.0803& & 0.1238& & 0.0854& & 0.1064& & 0.0771& & 0.0304& & 0.1053& & 0.1149
& & 0.0886& & 0.0235& & 0.0567& & 0.0876& & 0.0929& & 0.0285& & 0.1064& & 0.1028& & 0.0729& & 0.0702& & 0.1149
& & 0.0369& & 0.1176& & 0.0283& & 0.0803& & 0.1238& & 0.0854& & 0.1064& & 0.0771& & 0.0912& & 0.0702& & 0.1149
& & 0.0996& & 0.1176& & 0.0227& & 0.0730& & 0.1238& & 0.1068& & 0.0638& & 0.0900& & 0.0729& & 0.0281& & 0.0575
& & 0.0886& & 0.0588& & 0.0850& & 0.0730& & 0.0929& & 0.1068& & 0.1064& & 0.0823& & 0.1216& & 0.1053& & 0.1149
& & 0.0295& & 0.1176& & 0.1133& & 0.0292& & 0.0619& & 0.0854& & 0.0266& & 0.0617& & 0.0821& & 0.0281& & 0.0230
& & 0.1476& & 0.1176& & 0.0567& & 0.1095& & 0.0310& & 0.0712& & 0.0798& & 0.1028& & 0.0486& & 0.0351& & 0.0862
& & 0.0738& & 0.0235& & 0.0992& & 0.1460& & 0.0248& & 0.0356& & 0.0638& & 0.1028& & 0.0243& & 0.0667& & 0.0460
& & 0.0738& & 0.1176& & 0.1133& & 0.0365& & 0.0929& & 0.1068& & 0.1064& & 0.1028& & 0.1216& & 0.1404& & 0.0287
&&Columns 12 through 14
& & 0.0807& & 0.0352& & 0.0275
& & 0.1404& & 0.0441& & 0.1031
& & 0.0842& & 0.0837& & 0.1375
& & 0.1404& & 0.1057& & 0.0344
& & 0.0351& & 0.0352& & 0.1203
& & 0.0702& & 0.1057& & 0.0550
& & 0.1404& & 0.1322& & 0.0275
& & 0.1053& & 0.1322& & 0.0825
& & 0.0351& & 0.1057& & 0.0687
& & 0.0351& & 0.0881& & 0.1375
& & 0.0281& & 0.0441& & 0.1375
& & 0.1053& & 0.0881& & 0.0687
相关系数矩阵:
Warning: Function call CORRCOEF invokes inexact match F:\MATLAB7.0\toolbox\matlab\datafun\corrcoef.m.
& In cwfac at 4
&&In cwprint at 8
&&Columns 1 through 11
& & 1.0000& & 0.0638& &-0.0806& & 0.2281& & 0.1287& & 0.0270& & 0.2182& & 0.6624& &-0.1375& &-0.1155& & 0.2525
& & 0.0638& & 1.0000& &-0.1964& &-0.6001& & 0.3055& & 0.6288& &-0.1146& &-0.0013& & 0.1744& &-0.2616& &-0.2972
& &-0.0806& &-0.1964& & 1.0000& &-0.1058& &-0.3356& & 0.1446& & 0.0070& &-0.2578& & 0.1128& & 0.5731& &-0.1628
& & 0.2281& &-0.6001& &-0.1058& & 1.0000& &-0.4877& &-0.5257& & 0.0931& & 0.0562& &-0.4951& &-0.0033& & 0.3438
& & 0.1287& & 0.3055& &-0.3356& &-0.4877& & 1.0000& & 0.3655& & 0.1274& & 0.2208& & 0.3220& & 0.0587& & 0.2072
& & 0.0270& & 0.6288& & 0.1446& &-0.5257& & 0.3655& & 1.0000& & 0.1069& &-0.2922& & 0.6130& & 0.3293& &-0.0009
& & 0.2182& &-0.1146& & 0.0070& & 0.0931& & 0.1274& & 0.1069& & 1.0000& & 0.0722& & 0.0574& & 0.4844& & 0.6592
& & 0.6624& &-0.0013& &-0.2578& & 0.0562& & 0.2208& &-0.2922& & 0.0722& & 1.0000& &-0.1139& &-0.2771& &-0.1723
& &-0.1375& & 0.1744& & 0.1128& &-0.4951& & 0.3220& & 0.6130& & 0.0574& &-0.1139& & 1.0000& & 0.4732& & 0.0508
& &-0.1155& &-0.2616& & 0.5731& &-0.0033& & 0.0587& & 0.3293& & 0.4844& &-0.2771& & 0.4732& & 1.0000& & 0.3017
& & 0.2525& &-0.2972& &-0.1628& & 0.3438& & 0.2072& &-0.0009& & 0.6592& &-0.1723& & 0.0508& & 0.3017& & 1.0000
& & 0.3349& & 0.2973& & 0.1006& &-0.2699& & 0.6324& & 0.7482& & 0.3395& &-0.0285& & 0.3279& & 0.4075& & 0.2598
& &-0.1455& & 0.5681& &-0.2484& &-0.4476& & 0.2375& & 0.5711& & 0.1392& &-0.2622& &-0.0131& &-0.2065& &-0.0342
& & 0.1074& &-0.4785& & 0.1944& & 0.5766& &-0.8342& &-0.4825& & 0.2963& & 0.0267& &-0.2414& & 0.0337& & 0.1773
&&Columns 12 through 14
& & 0.3349& &-0.1455& & 0.1074
& & 0.2973& & 0.5681& &-0.4785
& & 0.1006& &-0.2484& & 0.1944
& &-0.2699& &-0.4476& & 0.5766
& & 0.6324& & 0.2375& &-0.8342
& & 0.7482& & 0.5711& &-0.4825
& & 0.3395& & 0.1392& & 0.2963
& &-0.0285& &-0.2622& & 0.0267
& & 0.3279& &-0.0131& &-0.2414
& & 0.4075& &-0.2065& & 0.0337
& & 0.2598& &-0.0342& & 0.1773
& & 1.0000& & 0.3506& &-0.5468
& & 0.3506& & 1.0000& &-0.3907
& &-0.5468& &-0.3907& & 1.0000
特征向量(vec)及特征值(val)：
&&Columns 1 through 11
& & 0.0569& &-0.3132& & 0.0651& &-0.4370& & 0.1926& &-0.1698& &-0.2517& & 0.2366& & 0.1174& & 0.3944& & 0.2736
& &-0.2793& &-0.0197& &-0.0952& & 0.1226& & 0.0727& & 0.6928& &-0.2404& & 0.0925& &-0.1564& & 0.3707& &-0.0770
& &-0.0971& &-0.1607& & 0.0461& & 0.4430& & 0.0891& &-0.1399& &-0.3459& &-0.2790& & 0.3209& & 0.3150& & 0.3486
& &-0.1099& &-0.3142& & 0.0427& & 0.4051& & 0.1527& & 0.2380& & 0.4081& & 0.4166& & 0.3132& &-0.0104& &-0.1454
& & 0.1716& &-0.4576& &-0.4861& & 0.2027& &-0.0686& & 0.0399& &-0.1101& &-0.1890& & 0.0879& &-0.4507& & 0.0946
& & 0.7102& & 0.1526& & 0.0035& & 0.2128& &-0.0197& &-0.0437& & 0.1487& & 0.3443& & 0.0028& & 0.2798& &-0.0256
& & 0.1192& &-0.2575& & 0.4247& & 0.0416& &-0.2125& & 0.1780& & 0.1126& &-0.4650& &-0.3029& & 0.1492& &-0.2583
& &-0.0284& & 0.4001& &-0.0513& & 0.3722& & 0.1990& &-0.0569& & 0.2825& &-0.2418& &-0.2320& & 0.1090& & 0.4530
& &-0.3416& &-0.2401& & 0.1642& & 0.1159& & 0.0387& &-0.2279& & 0.0662& & 0.3978& &-0.5674& &-0.1788& & 0.2714
& &-0.0204& & 0.1254& &-0.2935& &-0.3795& & 0.4428& & 0.3132& & 0.2868& &-0.1325& & 0.0344& &-0.0647& & 0.1751
& &-0.0735& & 0.4000& &-0.0372& & 0.2086& & 0.2336& &-0.0731& &-0.5244& & 0.1749& &-0.0395& &-0.2079& &-0.3610
& &-0.4092& & 0.2581& &-0.0504& &-0.0588& &-0.5598& &-0.0767& & 0.2029& & 0.0821& & 0.3883& & 0.0928& & 0.0580
& &-0.2418& &-0.1251& &-0.1605& & 0.0441& & 0.3966& &-0.4532& & 0.2508& &-0.1931& & 0.0289& & 0.2797& &-0.4983
& & 0.0068& &-0.0468& &-0.6485& & 0.0260& &-0.3372& &-0.0993& &-0.0137& & 0.0680& &-0.3621& & 0.3548& &-0.0930
&&Columns 12 through 14
& &-0.5125& & 0.1048& & 0.0174
& &-0.0324& &-0.2560& &-0.3338
& & 0.3911& & 0.2526& & 0.0286
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& &-0.2941& & 0.0098& &-0.3510
& & 0.1107& & 0.1222& &-0.4219
& &-0.2217& & 0.4480& &-0.0322
& &-0.4772& &-0.1167& & 0.0675
& & 0.1800& & 0.1939& &-0.2676
& & 0.2221& & 0.5162& &-0.0885
& &-0.2590& & 0.4261& & 0.0196
& &-0.1734& & 0.2630& &-0.3616
& &-0.0043& &-0.1391& &-0.2976
& & 0.0588& & 0.1774& & 0.3842
&&Columns 1 through 11
& &-0.0000& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& & 0.0000& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& & 0.0000& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& & 0.0634& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& & 0.1152& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& & 0.2863& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& & 0.3540& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& & 0.6383& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& & 0.8142& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& & 1.1478& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& & 1.4467
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0& && && &0
&&Columns 12 through 14
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& && && &0& && && &0& && && &0
& & 2.2412& && && &0& && && &0
& && && &0& & 2.6495& && && &0
& && && &0& && && &0& & 4.2433
特征根排序：
&&Columns 1 through 11
& & 0.3031& & 0.1893& & 0.1601& & 0.1033& & 0.0820& & 0.0582& & 0.0456& & 0.0253& & 0.0204& & 0.0082& & 0.0045
&&Columns 12 through 14
& & 0.0000& & 0.0000& &-0.0000
主成分数：6
主成分载荷：
& & 0.0358& & 0.1705& &-0.7673& & 0.3291& & 0.4226& & 0.1059
& &-0.6877& &-0.4167& &-0.0485& &-0.0926& & 0.3972& &-0.1412
& & 0.0589& & 0.4111& & 0.5855& & 0.4193& & 0.3375& & 0.2896
& & 0.7538& & 0.2559& &-0.2381& &-0.1749& &-0.0111& & 0.2826
& &-0.7230& & 0.0159& &-0.4403& & 0.1138& &-0.4828& & 0.0793
& &-0.8690& & 0.1989& & 0.1658& &-0.0307& & 0.2998& & 0.0025
& &-0.0663& & 0.7292& &-0.3319& &-0.3107& & 0.1598& &-0.2733
& & 0.1390& &-0.1900& &-0.7144& & 0.5448& & 0.1168& &-0.2093
& &-0.5513& & 0.3156& & 0.2694& & 0.3265& &-0.1916& &-0.5120
& &-0.1823& & 0.8402& & 0.3325& & 0.2106& &-0.0694& & 0.0310
& & 0.0404& & 0.6937& &-0.3877& &-0.4343& &-0.2227& &-0.0357
& &-0.7449& & 0.4281& &-0.2596& & 0.0698& & 0.0994& & 0.3504
& &-0.6131& &-0.2264& &-0.0064& &-0.5994& & 0.2996& & 0.0261
& & 0.7913& & 0.2887& & 0.0880& &-0.1119& & 0.3801& &-0.3267
计算得分：
& &-0.2615& & 0.2693& &-0.1046& & 0.0965& & 0.0557& &-0.0072& & 0.0482& & 7.0000
& &-0.2714& & 0.4247& &-0.2112& & 0.0874& & 0.1580& &-0.0282& & 0.1593& & 3.0000
& &-0.1323& & 0.4315& &-0.0138& &-0.0396& & 0.1420& &-0.0322& & 0.3556& & 2.0000
& &-0.3231& & 0.3550& &-0.2082& & 0.0069& & 0.1310& & 0.0439& & 0.0055& & 8.0000
& &-0.0292& & 0.3197& &-0.2020& & 0.0246& & 0.0729& &-0.0613& & 0.1246& & 4.0000
& &-0.3095& & 0.2608& &-0.1780& &-0.0505& & 0.0744& &-0.0562& &-0.2590& &11.0000
& &-0.4019& & 0.1732& &-0.2367& &-0.0091& & 0.1239& & 0.0001& &-0.3505& &12.0000
& &-0.3085& & 0.3744& &-0.1534& &-0.0035& & 0.1276& &-0.0420& &-0.0055& & 9.0000
& &-0.2493& & 0.1121& &-0.0162& & 0.0251& & 0.1428& &-0.0368& &-0.0224& &10.0000
& &-0.0661& & 0.2201& &-0.2199& &-0.0050& & 0.2093& &-0.0515& & 0.0870& & 5.0000
& & 0.1007& & 0.2527& &-0.1187& & 0.0383& & 0.1420& &-0.0084& & 0.4066& & 1.0000
& &-0.3663& & 0.3214& &-0.0902& & 0.0884& & 0.1555& &-0.0508& & 0.0581& & 6.0000
<h1 style="color:# 麦片财富积分
主成分分析没接触过。。。。
好的，谢谢大神~~
<h1 style="color:# 麦片财富积分
另外，请问主成分分析法将多个指标转换为少数几个不相关的综合指标，也就是几个主成分对吧？那么这些主成分还是原来的那些指标中的某一个吗？还是说少数几个不相关的综合指标已经不是原来的指标了？因为如果我把主成分的综合评价模型做出来后，我要用这个综合评价模型来算每一个评价对象的得分，那么综合评价模型里面的几个主成分的数据我是要代入原来的指标得数据来算还是代入其他什么数据来算？这一点困扰了我很久，十万火急，求各位路过的高手指教指教！感激不尽！
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