基于R语言中主成分的示例分析

本篇文章为大家展示了基于R语言中主成分的示例分析，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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数据分析中，我们经常会遇到高维的数据集，这时候就需要降维简化计算和模型。 主成分分析是一种经典的数据降维方法，它要求被分析的变量之间具有相关性，否则就失去主成分分析的原有意义了。比如在学生成绩综合评估、地区发展综合评估、运动员综合能力评估等，往往会有很多评估指标，这时候就需要进行数据降维，用较少的几个新变量代替原本的变量而尽可能保留原有信息，计算出综合得分，进而给出综合评价结果。

现在假设原始数据像这样：

主成分分析步骤：

1. 构建原始数据矩阵；

2. 消除量纲——数据标准化；

3. 建立协方差矩阵（就是相关系数矩阵）；

4. 求出特征值、特征向量；

5. 根据方差、累积方差贡献率确定主成分个数；

6. 求出综合得分，给出现实意义的解释。

下面具体从理论方面简单说明一下相关的变量意义。

因为有p列数据，我们假设会有p个主成分，不会大于p个的，哈哈！然后才从里面挑出特征值大的。假设每个主成分与每个指标（列）满足关系：

我们需要求出满足条件的A = (A1,A2,...Ap)，实际上就是P个变量协方差矩阵的特征向量，具体求法后面慢慢说明。

对于一个有n条数据p个指标的数据，构建的数据矩阵就是X = (Xij)nxp；对于一个矩阵的数据标准化就是，对于矩阵所有列分别标准化，拿其中一列来说，数据标准化用到的公式是：

对于第i列（Xi）与第j列（Xj）变量，协方差与相关系数矩阵公式如下：

数据经过标准化后，其实协方差与相关系数矩阵是完全一样的，因为数据经过标准化后，方差是1，而协方差与相关系数就相差一个是否除以两个方差。显然，协方差与相关系数矩阵都是PxP的。

我们需要求出这个名为R的矩阵的特征值与特征向量（就是前面所说的A1，A2，...Ap这些列向量）。矩阵的特征值就像线性代数里面那样求。在R里面只需调用函数eigen()就行了。其实，一个矩阵每一列会对应一个特征值，而特征值的大小代表了这一列的重要程度，特征值最大的就是第一主成分，特征值越小（该特征值/SUM（特征值））可以略去。然后根据p个特征向量算出，每个数据记录（行）在每一个主成分上的得分，再将其与特征值做内积/SUM（特征值），就得到最终的综合得分

主成分分析实例详解

下面用R语言自带数据集swiss进行主成分分析加以说明，这个数据集包含瑞士的47个城市在6个评价指标上的数据。

数据预处理与数据探索

head(swiss)
#判断数据是否适合做主成分分析
cor(swiss)

可见有几个变量的相关性还是比较强的，表明这份数据适合做主成分分析。
#标准化数据(数据-均值)/标准差
sc.swiss <- scale(swiss)

构建主成分模型

R中构建主成分模型用函数princomp()，第一个参数表示标准化后的数据sc.swiss为数据对象，第二个参数cor = TRUE表明用样本的相关矩阵做主成分分析，取值为FALSE表示用协方差矩阵做主成分分析。当然了，这里数据经过标准化都是一样的。

pri <- princomp(sc.swiss,cor = TRUE)
summary(pri,loadings = TRUE)

图中的Loadings那个矩阵就是由相关系数矩阵的特征向量按列组成的（图中不完整的元素是因为这个值太小了，没有给出），我们暂且把六列（六个特征向量）记为Vec1,Vec2,Vec3,Vec4,Vec5,Vec6，后面需要用到。我们这里给出了六个主成分，当然了，我们需要筛选最能表达原始数据信息的几个特征值大的主成分。比如第一个主成分的表达式就是：

Y1 = -0.457Fer-0.424Agr+0.51Exa+0.454Edu-0.350Cat-0.15Inf

screeplot(pri,type = 'lines',col = c('blue','red'))
legend(1,2.5,'这里最陡即为\n主成分个数',bty = 'n')

根据碎石图确定主成分个数（4个比较合适）：

计算主成分综合得分

这一份数据就是瑞士47个城市发展指标，比如我们想要为每个城市计算出一个综合得分，得出每个城市的发展情况，给出结论。

使用predict()函数，根据前面构建的主成分模型pri计算每个城市分别在六个主成分上的得分。

这里看一下标准化后的数据前六行吧：

计算每一个记录（行）在每个主成分上的分别得分是这样，比如对于下面Courtelary这个城市在Comp1（第一个主成分）上的得分就是用标准化后的sc.swiss的第一行与第一个特征向量做内积，就是假设：

 Courtelary = （0.8051305  -1.4820682 -0.18668632  0.1062125 -0.7477267       0.77503669）

Vec1 = （0.4569876  0.4242141 -0.5097327 -0.4543119  0.3501111  0.1496668）

把Courtelary 与Vec1看作向量就是，SUM (Courtelary .*Vec1) = 0.3596632，按照这种方法算出Courtelary 在六个主成分上的得分为：

0.3596632        1.3844529        0.8505125        0.9012204       -0.6248550       -0.2803396

按照这种计算方法，我们可以看一下，与下面画方框的城市Courtelary 在六个主成分上的得分结果基本是一致的。

在将六个主成分（实际用6列）与六个特征向量做内积，就是分别相乘再求和，就得到每个城市综合得分，具体就是每一行有上面算的六个得分，整个矩阵就是六列，第一列乘以第一个特征值，...，第6列乘以第6个特征值，再把六列加起来成为一列，再除以6，就是最终得分。

看一下前六个城市（一共47个城市）综合得分：

分数越小，表明城市发展越差。

城市综合得分分布图

得分最高有大于2的，最低也有接近-2的，显然城市发展不平衡，差异性显著存在。

关于主成分就到这里，我觉得还是很详细的，主要就是PxP的矩阵的特征值与特征向量，然后根据特征向量求出每条数据在每个主成分的分别得分，最后根据特征值算出综合得分就OK了。

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