主成分分析(PCA)简介
1、PCA即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
主成分分析法适用于哪些问题
主成分分析法适用于变量间有较强相关性的数据，若原始数据相关性弱，则起不到很好的降维作用，降维后，存在少量信息丢失，不可能包含100%原始数据。
主成分分析适用于变量间存在着一定相关关系的多变量问题，以达到使用较少的新变量来代表旧变量的目的，若是使用几个好多个单因素是不可以使用主成分分析法，因数量较多，使用时会出现混乱的情况。
主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）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。
主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。
主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。
但是从主成分的思路出发，其主要适用于变量间相关性较强的数据，如果原始数据相关性弱，则起不到很好的降维作用，且降维后存在一定的数据丢失。
主成分分析法怎么做
主成分分析法的步骤：对原始数据标准化、计算相关系数、计算特征、确定主成分、合成主成分。主成分分析是指通过将一组可能存在相关性的变量转换城一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
第五步：沿主成分轴重新绘制数据 在前面的步骤中，除了标准化之外，你不需要更改任何数据，只需选择主成分，形成特征向量，但输入数据集时要始终与原始轴统一（即初始变量）。
基本步骤如下：标准化 输入数据集变量的范围标准化，以使它们中的每一个均可大致成比例地分析。
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。
可以使用matlab软件使用主成分分析法。
启动spss软件，操作如下：注意把文件类型改成xls，找到要打开的数据表格。属性选择默认的即可，点击确定。对导入的数据，进行主成分分析（SPSS）的。按照下图进行降维操作。
聚类分析方法有哪些
1、聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、 分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
2、聚类分析测度相似性的方法包括：分层聚类法和迭代聚类法。聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。
3、常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。 (一)系统聚类法 系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。
4、（二）、样品之间的聚类：有序样品聚类法是聚类分析的方法之一。在通常的聚类分析中样品之间彼此是平等的，聚类时是将样品混在一起按照距离或相似系数的标准来进行分类，但是有些客观现象在聚类时不能打乱原来样品的排列顺序。
主成分分析法和聚类分析法的区别
1、提取主因子的方法不同：因子分析抽取主因子不仅有主成分法，还有极大似然法，主轴因子法，基于这些方法得到的结果也不同；主成分只能用主成分法抽取。
2、a. 最短距离法的主要缺点是它有链接聚合的趋势，容易形 成一个比较大的类，大部分样品都被聚在一类中，所以最短 距离法的聚类效果并不好，实际中不提倡使用。
3、聚类分析一般是用来描述变量或者样品之间相似性的方法，事先是不知道有多少中类别的。
4、问题一：常见的数据分析方法有哪些 聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
5、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
聚类分析与主成分分析的异同
1、线性表示方向不同： 因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、因子分析、主成分分析、对应分析与上面两种分析方法有很大的不同。主成分分析是通过已给的变量或者样品找到少于其变量个数或者样品个数的几个公共因子，这些公共因子所能代表的含义能够最大限度的解释所有的变量或样品。
4、这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
5、分类分析 和 聚类分析，分别是挖掘中分析这两种方法（分类和聚类）的方法，比如分类分析的内容有分析在此样本情况下能够被分类的程度，并且依据此分析重新分布数据，使得数据更容易被分析，相关技术有多类判别分析、主成分分析。
6、a. 定义 ：主成分分析（Principal Component Analysis，简记 PCA）是将 多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法 ，通常我们把转化成的综合指标称为主成分。
