什么是主成分分析？经典案例解析变量降维_多因子降维法

1、作用

主成分分析将多个有一定相关性的指标进行线性组合，以最少的维度解释原数据中尽可能多的信息为目标进行降维，降维后的各变量间彼此线性无关，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，且越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱，与因子分析不同的是，因子分析是利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的关系，它不是对原始变量的重新组合。

2、输入输出描述

输入：2个或两个以上的定量变量（假设为N个变量）
输出：最低可降维成1维（一个变量，一般用于综合评价），最多可降维成N个变量（一般用于数据脱敏），同时可以获取降维后各个变量的组成权重，用于代表原先变量的数据保留情况。

3、案例示例

示例：某金融服务公司为了了解贷款客户的信用程度，评价客户的信用等级，采用信用评级常用的5C(能力，品格 ，担保 ，资本，环境)方法， 说明客户违约的可能性。某金融服务公司为了了解贷款客户的信用程度，评价客户的信用等级，采用信用评级常用的5C(能力，品格 ，担保 ，资本，环境)方法， 说明客户违约的可能性。

• 品格:指客户的名誉；
• 能力:指客户的偿还能力；
• 资本:指客户的财务实力和财务状况；
• 担保:指对申请贷款项担保的覆盖程度；
• 环境:指外部经济政策环境对客户的影响

4、案例数据

主成分分析案例数据

5、案例操作

Step1：新建项目；
Step2：上传数据；
Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；

step4：选择【主成分分析】；
step5：查看对应的数据数据格式，【主成分分析】要求输入数据为放入 [定量] 自变量X（变量数≥2）。
step6：选择主成分个数（注意：主成分个数的选择，依赖于个人能接受的最大主成分个数，而特征根选择则是根据设定的阈值为界限，以大于该界限对应的主成分个数作为选取的主成分个数，默认为1。）
step7：点击【开始分析】，