主成分分析指标数量太多，怎么降维？

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本人现在在做主成分分析，样本只有7年的数据，但是只有有将近50个，直接主成分是做不了的，求问大神有什么方法可以解决么？

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关键词：主成分分析 指标数量 分析指标 主成分 什么方法 工装 模型

可以先进行相关分析，找出相关性较高的指标，然后根据实际情况剔除与业务分析结果较为无关的指标。
根据线性代数的相关知识，你7个样本，经过上面的筛选之后，最终能剩下7个指标（理想情况）。

congmuya 发表于 2015-11-25 14:08
可以先进行相关分析，找出相关性较高的指标，然后根据实际情况剔除与业务分析结果较为无关的指标。
根据线 ...

可是我感觉这样会损失很多数据 而且感觉误差大

可以先对变量做聚类分析，筛选出主要的指标.

sves000 发表于 2015-11-25 14:47
可是我感觉这样会损失很多数据 而且感觉误差大

根据主成分的算法，要求变量≤样本数（因子分析需要变量远小于样本数）。

那就说一下你的实际业务问题，看有没有替代方案，不用主成分。如果你的样本是年份，是不应该用主成分的。

congmuya 发表于 2015-11-26 09:04
根据主成分的算法，要求变量≤样本数（因子分析需要变量远小于样本数）。

那就说一下你的实际业务问题 ...

大神，有一份城市抗逆力的调查问卷，150个样本，64个潜变量，首先想进行降维，删减部分潜变量，然后再分为个人和ZF两个层面进行主成分分析，寻找关键影响因素。现在卡在第一步降维处理的地方了，请问能否具体指导一下？如何根据相关分析的结果进行变量删减？

congmuya 发表于 2015-11-26 09:04
根据主成分的算法，要求变量≤样本数（因子分析需要变量远小于样本数）。

那就说一下你的实际业务问题 ...

请问用主成分分析，变量必须小于样本量，这是哪里推倒出来的？
我看了几篇论文，他们也有变量大于样本量的，而且用spss算的话，也是可以得出相关系数矩阵的，就是无法获取检验结果。

asas11 发表于 2018-1-31 16:14
请问用主成分分析，变量必须小于样本量，这是哪里推倒出来的？
我看了几篇论文，他们也有变量大于样本量 ...

因子载荷矩阵是需要估计的，如果用主成分法，属于一种线性估计，类似于解线性方程组。当变量数＞样本量时，相当于未知数＞方程数，可能无解，也就是你说的“无法获取检验结果”。

congmuya 发表于 2018-2-2 13:56
因子载荷矩阵是需要估计的，如果用主成分法，属于一种线性估计，类似于解线性方程组。当变量数＞样本量时 ...

你好，我想请问，我搜集的27个产业集群的分别在13-16年的十个指标，降维度如何使用主成分分析方法。是选取27个集群某一年的十个指标进行维度划分么？还是采用其他的方法。谢谢