品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics 试用版

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种应用非常广泛的的统计方法。主成分分析通过对原始数据进行数据降维、特征提取，将原始数据转换为一组新的、线性无关的变量（称为主成分），这一组变量反应了数据的主要特征，减少了冗余信息和噪声，为后续分析提高了效率。这里向大家介绍如何使用IBM SPSS Statistics进行主成分分析，SPSS主成分分析法步骤是什么，SPSS主成分分析法的结果怎么解读，本文分两小节向大家作简单介绍。

一、SPSS主成分分析法步骤是什么

主成分分析的核心是通过协方差矩阵对数据的变异性进行建模，然后通过线性变换将数据降维。通过提取主成分，我们能够在保留主要信息的情况下，减少数据的维度，同时也能帮助我们更加深入了解数据的特征。

进行主成分分析的数据一般具备高维的特点，例如图1中数据，使用a到h共8个维度描述某场景，这8个维度中可能存在几个维度，他们组成一个特征矩阵，即可反映这些数据的主要特征，求解特征矩阵的过程就是主成分分析。

图1 待分析数据依次点击【分析】，【降维】，【因子】，进入主成分分析界面。

图2 进行主成分分析将数据加入“变量”列表，点击【描述】，勾选“初始解”，“系数”，“KMO和巴利特球形度检验”三个选项。然后点击【继续】。

图3 指定变量点击【提取】，勾选“未旋转因子解”，“碎石图”两个选项，点击【继续】，点击【确定】，完成主成分分析。

图3 设置提取方法以上就是使用SPSS进行主成分分析的过程，如何解读分析结果，我们在第二小节中向大家介绍。

二、SPSS主成分分析法的结果怎么解读

首先查看总方差解释表格，提取的三个主成分累积为83.169，即三个主成分对变化的解释程度为83.169，提示八个维度可以提取三个主成分。

图4 总方差解释结果查看碎石图，在第四个组件时曲线陡度发生变化，认为取前三个变量作为主成分即可。

图5 碎石图得出的主成分矩阵如图所示，主成分矩阵经计算即可得到特征向量。

图6 成分矩阵表本文向大家介绍了SPSS主成分分析法步骤是什么，SPSS主成分分析法的结果怎么解读。主成分分析通过数学方法降低了数据的维度，降低了分析难度。主成分分析对于非线性数据处理效果可能不佳，另外，主成分分析对异常值非常敏感，进行主成分分析时，应注意剔除异常值。