表 2-15 相关系数矩阵
|
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
x8 |
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
x1 |
1.000 |
|||||||
|
x2 |
-0.370 |
1.000 |
||||||
|
x3 |
0.619 |
-0.017 |
1.000 |
|||||
|
x4 |
0.657 |
-0.157 |
0.841 |
1.000 |
||||
|
x5 |
0.474 |
-0.150 |
0.737 |
0.921 |
1.000 |
|||
|
x6 |
0.074 |
-0.274 |
0.167 |
0.094 |
0.165 |
1.000 |
||
|
x7 |
0.607 |
-0.566 |
0.162 |
0.217 |
0.158 |
0.170 |
1.000 |
|
|
x8 |
0.481 |
-0.158 |
0.753 |
0.928 |
0.999 |
0.181 |
0.164 |
1.000 |
|
x9 |
0.689 |
0.016 |
0.910 |
0.937 |
0.788 |
0.071 |
0.158 |
0.799 |
(1)首先将表 2-14 中的原始数据作标准化处理,由公式(4)计算得相关系数矩阵(见表 2-15)。
(2)由相关系数矩阵计算特征值,以及各个主成分的贡献率与累计贡献率(见表 2-16)。由表 2-16 可知,第一,第二,第三主成分的累计贡献率已高达 86.5%,故只需求出第一,第二,第三主成分 z1,z2,z3 即可。
