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主成分分析的功能与意义
将众多初始变量整合成少数几个相互无关的主成分变量，而这些新的变量尽可能的包含了初始变量的全部信息，然后用这些新的变量来代替以前的变量进行分析。
相关数据
近年过年经济主要指标：全国人口 农林牧渔业总产值 工业总产值 国内生产总值 全社会投资总额 货物周转量 社会消费品零售总额 进出口贸易总额 原煤 发电量 原油 钢 汽车 布 糖 粮食 棉花 油料，分析主成分与指标间的表达式
分析过程
分析-降维-因子分析
描述
结果分析
（1）系数相关矩阵
各个变量之间都具有一定的相关关系而且有些相关系数还比较大，接近1，所以本例很适合使用主成分分析。
（2）各成分的方差贡献率和累计贡献率
只有前两个特征值大于1，所以只选择前两个主成分。第一主成分的方差贡献率是80.233%，前两个主成分的方差占所有主成分方差的88.118%。由此可见，前两个主成分足够替代原来的变量。
（3）主成分系数矩阵
各个主成分在各个变量上的载荷，从而可以得出各主成分的表达式，表达式中各个变量已经不是原始变量而是标准变量。具体表达式略。在第一主成分中，除两市以外的变量的系数比较大，可以看成是反映那些变量方面的综合指标，在第二主成分中，变量粮食的系数比较大，可以看做是反映粮食的综合指标。但是主成分分析只是一种矩阵变换，所以各个主成分并不一定具有实际意义。
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