主成分分析

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做综合评价使用主成分分析确定不同指标权重时，是利用不同主成分方便贡献率加权，还是仅选择一个主成分来确定权重较好？

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关键词：主成分分析 主成分 确定权重 指标权重 综合评价

关于这个问题，应该是模型中根据方差贡献率选择的主成分个数决定的。因为，这样才能包含原始最大的信息，而不能根据认为的主观决定。

闷锅二台 发表于 2015-9-20 16:56
关于这个问题，应该是模型中根据方差贡献率选择的主成分个数决定的。因为，这样才能包含原始最大的信息，而 ...

但是看到一篇关于关于主成分使用问题的一篇文章上说(假如选择两个主成分才会是累积方差贡献率达到80％)如果按照所选主成分的方差贡献率李进行加权，那么最后提取的信息反而没有只选第一个主成分提取的信息多。

第一主成分就是使线性组合方差最大的，方差越大说明波动性大，能更好的解释数据，一般选取前几个主成分，使得累积方差达到一定比例即可。

发现刚才没有申请奖励，在申请一次，答案请看楼上

sandyly 发表于 2015-9-25 20:34
发现刚才没有申请奖励，在申请一次，答案请看楼上

你可以看一下这篇文章 多指标综合评价理论与方法问题研究 苏为华

Yes, I think you can choose the component with highest variance. The first component is already a combination of different original vectors.
Normally, we choose the first couple of components which can explain more than 90% of variance.
you can try R data miner. It is easy to see variance contribution.
Does this help?

一般选择主成分方差累计贡献率大于85%的主成分数目