Python、SPSS与R语言的Iris数据集PCA操作指南

本篇文章主要探讨了如何使用Python、SPSS和R语言进行主成分分析（PCA）。首先，数据来源是著名的鸢尾花数据集，该数据集包含四个变量：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，共150个样本。在进行PCA前，通常需要对数据进行标准化处理以消除量纲影响。 在Python中，使用sklearn库进行PCA。导入数据后，调用PCA函数进行降维，关键参数`n_components`用于设定主成分的数量。返回的结果包括主成分贡献率（explained_variance_ratio_）和主成分向量（components_）。用户可以通过`print()`函数输出这些信息。 在SPSS中，操作流程涉及数据导入、选择因子分析菜单、描述和提取主成分。用户需要检查KMO和巴特利特球形度检验以确保数据适合PCA。提取时，可以选择固定因子数并查看碎石图确定主成分数量。主成分向量需要根据初始特征值进行调整。 在R语言中，常用prcomp和princomp函数进行PCA。prcomp基于SVD，而princomp则依据列间相关系数矩阵或协方差矩阵的特征值。在使用prcomp时，可能需要设置scale参数以影响处理方式。 总结来说，本文详细介绍了如何在三种不同的数据分析工具中运用PCA，包括数据预处理、选择合适的函数或菜单、参数设置以及解读输出结果。通过实际操作演示，读者可以掌握在Python、SPSS和R中进行主成分分析的基本步骤和技巧。