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1） 设原始变量X1， X2， …XP的n次观测数据矩阵为：

2） 将数据矩阵按列进行中心标准化。 为了方便， 将标准化后的数据矩

阵仍然记为X。

3） 求相关系数矩阵R， R=（rij） p×p， rij的定义为：

4） 求R的特征方程det（R-λE） =0的特征根λ1≥λ2≥…λp≥0。

5） 确定主成分个数 ， α根据实际问题确定， 一般取80%。

6） 计算m个相应的单位特征向量：

7） 计算主成分：

##设置工作空间

#把“数据及程序” 文件夹复制到F盘下， 再用setwd设置工作空间

setwd（"F： /数据及程序chapter4/示例程序"）

#数据读取

inputfile=read.csv（'./data/principal_component.csv'， he=F）

#主成分分析PCA=princomp（inputfile， cor=F）

names（PCA） #查看输出项（PCA$sdev） ^2 #主成分特征根

summary（PCA） #主成分贡献率PCA$loadings #主成分载荷PCA$scores #主成分得分