主成分分析的理解
主成分分析PCA是将多指标重新组合成一组新的无相关的几个综合指标，是根据实际需要从中选取尽可能少的综合指标，以达到尽可能多地反应原指标信息的分析方法。由于这种方法的第一主成分在所有的原始变量中方差最大，因而综合评价函数的方差总不会超过第一主成分的方差，所以该方法有一定的缺陷，且提取的主成分个数m通常应明显小于原始变量个数p（除非p本身较小），所以在变量较少时就不太适合先用主成分筛选变量，这个视数据情况而定主成分分析实现步骤：
1、原始数据标准化，消除变量量纲不同的影响；
2、计算相关系数矩阵，计算特征值和对应的特征向量；
3、计算贡献率和累计贡献率。
疑问解答：
1.计算特征值的含义？
PCA的本质是对角化协方差矩阵，后对一个n x n的对称协方差矩阵分解求特征值和特征向量，就会产生n个n维正交基，每个正交基对应一个特征值，吧矩阵投影在这n个基上，此时的特征值的横就表示在该基上的投影长度，特征值越大，说明矩阵对应的特征向量上的方差越大，样本点越离散，越容易区分，包含的信息量越多
2.主成分系数
根据主成分系数判断主成分主要依赖的几个变量，根据主要依赖变量总结该主成分（综合指标）代表的性质
3.主成分得分
主成分得分其实就是降维之后数据，可对降维之后的主成分得分进行聚类分析，得到相似的类别群体
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