主成分分析的主要步骤

主成分分析也称主分量分析.最早可追溯到K. Pearson于1901年开创的非随机变量的多元转化分析； 1933年，H. A. Hotelling 将其推广到随机变量。

操作方法

（01）一、对原始数据进行标准化

（02）二、计算相关系数矩阵

（03）三、计算特征值与特征向量

（04）四、计算主成分载荷

（05）五、各主成分的得分

主成分分析的内涵

（01）将彼此相关的指标变量转化为彼此不相关的指标变量；

（02）将个数较多的指标变量转化为个数较少的指标变量;

（03）将意义单一的指标变量转化为意义综合的指标变量。

主成分分析的基本原理

（01）将彼此相关的变量转变为彼此不相关的新变量；

（02）方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息；

（03）新变量各自带有独特的专业含义。