农艺性状分析的结论？ SPSS主成分分析怎么计算主成分的得分矩阵及综合评？

<h2>一、农艺性状分析的结论？</h2><p>农艺性状 　　（agronomic traits）　　指农作物的生育期、株高、叶面积、果实重量等可以代表作物品种特点的相关性状。 　　一些作物的农艺性状举例： 　　小麦：生育期、株高、叶数、分蘖数、小穗数、穗粒数、千粒重...... 　　水稻：生育期、有效分孽数、主茎叶数、株高、剑叶长、剑叶宽、穗数、穗长、穗粒数、穗实粒数、千粒重.... 　　玉米：千粒重、穗粗、株高、穗行数、行粒数、穗重.... 　　大豆：单株粒数、百粒重、单株荚数、株高；（单株荚数、单株粒数与单株产量呈显著正相关，百粒重与单株产量呈显著正相关） 农艺性状测定就是测定农作物的这些农艺性状。可以代表作物品种。</p><h2>二、SPSS主成分分析怎么计算主成分的得分矩阵及综合评？</h2><p>如果使用spssau在线分析，主成分的成份得分系数矩阵在结果中就有输出，综合得分需要在分析前勾选[综合得分]，分析结束后会系统会自动产生一列数据，即综合得分。 </p><h2>三、主成分分析的用途？</h2><p>主成分分析，最主要的用途在于“降维”。</p><p>举个例子,你要做一项分析,选中了20个指标,你觉得都很重要,但是20个指标对于你的分析确实太过繁琐,这时候,你就可以采用主成分分析的方法进行降维.</p><p>20个指标之间会有这样那样的相互关系,相互之间会有影响,通过主成分分析后,得到4个或者5个主成分指标.此时,这几个主成分指标既涵盖了你20个指标中的绝大部分信息,又让你的分析得到了简化（从20维降到4、5维）,简化了分析过程,增加了结果精度.</p><h2>四、主成分分析的要求？</h2><p><p >主成分分析要求数据接近正态分布，不一定要严格的正态分布条件，一般来说样本量在100以上就基本符合条件。 聚类分析对数据的要求是聚类的各组的组内方差较小，而组间方差较大，正常来说只要方法选择得当，这个要求会比较容易做到的。</p></p><h2>五、主成分分析中的主成分之间方差？</h2><p>公式为：（第一主成分方差x100xC8+第二个主成分方差x100xD8）/(第一主成分方差+第二主成分方差)</p><h2>六、聚类分析与主成分分析的异同？</h2><p>主成分分析法在过程中产生新变量，而聚类分析法在过程中没有产生新变量。</p><p>主成分分析法：一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。</p><p>聚类分析法：理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种多元统计方法。</p><p>主成分分析与聚类分析都是模式识别中的无监督方法。</p><h2>七、主成分分析的主要步骤？</h2><p>主成分分析是指通过将一组可能存在相关性的变量转换城一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。</p><p>主成分分析步骤：1、对原始数据标准化，2、计算相关系数，3、计算特征，4、确定主成分，5、合成主成分。</p><p>主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。</p><p>向左转|向右转</p><p>扩展资料</p><p>主成分分析的主要作用</p><p>1．主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。</p><p>2．有时可通过因子负荷aij的结论，弄清X变量间的某些关系。</p><h2>八、主成成分分析的意义？</h2><p >主成分分析最主要的用途在于“降维”.举个例子,你要做一项分析,选中了20个指标,你觉得都很重要,但是20个指标对于你的分析确实太过繁琐,这时候,你就可以采用主成分分析的方法进行降维.20个指标之间会有这样那样的相互关系,相互之间会有影响,通过主成分分析后,得到4个或者5个主成分指标.此时,这几个主成分指标既涵盖了你20个指标中的绝大部分信息,又让你的分析得到了简化（从20维降到4、5维）,简化了分析过程,增加了结果精度.</p><h2>九、主成分分析中的公式？</h2><p><p >PCA的计算方法如下：</p><p >1、假设由数据的特征和记录构成二维矩阵X0，即X0的一列表示一个特征，一行表示一条记录（一个示例），X0是一个m行n列的矩阵。</p><p >2、计算X0的转置X。X为n行m列的矩阵。</p><p >3、计算X任意两行之间的协方差，得到一个n行n列的协方差矩阵CovX。</p><p >4、求CovX的特征值和特征向量，得到n个特征值和一个n行n列的特征向量矩阵V0。</p><p >5、根据n个特征值的大小，降序排序，取最大的k个特征值，并取这k个特征值对应的特征向量，得到一个k行n列的特征向量矩阵V。</p><p >6、将k行n列的特征向量V与n行m列的矩阵X相乘，得到k行m列的矩阵Y0。</p><p >7、将Y0进行转置就得到m行k列的矩阵Y，这个矩阵Y就是包含k个主要成分的数据。</p></p><h2>十、主成分分析的因变量？</h2><p><p >主成分分析(PCA)是一种统计过程，它使用正交变换将一组可能相关变量(实体，每个实体具有不同的数值)的观察值转换为一组称为主成分的线性不相关变量的值。如果有带p个变量的n个观测值，那么不同主成分的数量为min(n-1,p)。这种变换以使得第一主成分具有最大可能的方差定义(即，尽可能多地占数据中的可变性)，并且在与前面的分量正交的约束下，每个后续分量又具有最大可能的方差。结果向量(每个向量是变量的线性组合，包含 n 观察)是不相关的正交基集。主成分分析对原始变量的相对比例很敏感。</p>