主成分希望将原先p个变数萃取成k个 (p>k) 并且必须考虑新变数对原始变数的 变异数-共变数结构 的解释能力 PCA使用线性组合，组合後的k个变数之间相关系数为0 也就是说 PCA之後，缩减变数 并 简化变数间的关系 当我们将原始变数转为主成分後 便可将各变数的原始分数转为主成分分数，供进一步的分析 要解释的话...举个情境 ++ 问卷 : 帅哥的条件 假设原始有5个变数 身高、腿长、肤质、衣着打扮、卫生习惯 经过主成分分析後 第1主成分解释 60 % 第2主成分解释 30 % 剩下的解释力都小 那麽你就是把原先5个变数缩减到2个了 如果主成分分数又刚好分成两派 前3个解释第1主成份 後2个解释第2主成分 那主成分还可以命名一下 ex: 天生丽质 後天努力 -- 大概这样吧 讲错就当我来骗p币的 >< --

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