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主成分分析法是 可以建立一条或多条关系式将变量个数尽可能减少，但仍然能(差不多,存在一些误差）表示出这样的关系式。
比如上述图中，分布在y1直线两侧的点可以近似看成 y1直线上一连串的点，这样就实现了降维，（降低维度用1个变量表示2个变量）
多维变成低维（多个变量变成较少的变量）
F1=ax+by（a，b为未知常数）就是其中的一条关系式，F1就是其中的一个主成分，称为第一主成分（方差最大，尽可能包含所有数据关系）若%80以上数据关系能用他表示，则够了。如果少于%80，可以多写第二主成分F2=cx+dy（c，d为未知常数）。
如果不够，还可以有第3第4......第n主成分，累计方差贡献率大于%80即可，这个值越大越好。越大表示关系越强。
累计方差贡献率：是所有公因子引起的变异占总变异比例。
并且F1已有的信息就不再出现在F2中，主成分之间互不相关，方差依次递减，F1和 F2，F3.......Fn间没有关系，
看到这里你大概明白了什么是主成分分析法，就是用少的变量去表示多个变量间的关系式子。
下面例题和模型大概内容是具体分析如何去求将多个数据（变量）表示成较少变量的式子，并且分析他们间关系是否联系紧密
数学模型和例题
我们目的是由上图转化成下图上的公式，图一的ABCD...G的变量尽可能的转化为主成分 F1，F2到Fn，n<6(A到G的个数)
上图第一列表示人均GDP ,第二列表示财政收入...为降维前的6个变量，降维后变成F
第一行表示 北京，第二行表示天津，是样本。（x1，x2到xp）不发生变化
模型大致如上，a11......ap1为常系数，是需要我们求的（是协方差后续可以通过SPSS软件求解），x1到xp为样本（北京，天津..辽宁），F1到Fp为 第一主成分到第p主成分，并且要求p<=6(北京到辽宁有6个样本，这样才能实现降维的目的)
在使用主成分分析法前可以进行判断用KMO或者Bartlet’s方法判断是否能够用主成分分析，
KMO要求计算得到的数据>0.5,Bartlett's要求得到数据<0.05,两者满足其中之一都可推荐用主成分分析法。可以自己再查一下这两个方法。不深究。
每个主成分要求所有变量系数的平方和等于1（规则，这样子才能使方差可比较）
这里是采用了归一化的方法，也叫数据的标准化。
标准化方法：
我们先来了解什么是协方差
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大概意思是说有这样的计算公式，（随机变量x-x的均值）*（随机变量y-y的均值），统计多组数据后计算平均值，这样一个值，若值为正，则变化趋势相同，若值为负，变化趋势相反
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var是方差，cov是协方差，他们区别在于分子的第二个括号内的数
协方差矩阵对角线上的元素为每一当前列元素的方差 cov（x，x）=var（x）表示方差
cov（y，x）表示第一列和第二列数据元素(第一维度和第二维度)的协方差矩阵
cov（x，y）表示第二列和第一列数据元素(第一维度和第二维度)的协方差矩阵
cov（y，x）=cov（x，y）从公式和定义上看他们值是相等的
关联博客4：数据降维：主成分分析法（PCA）_离陌lm的博客-CSDN博客_主成分分析降维
2.步骤详解
2.1 获取数据
假设现有一组数据，有m条数据，每条数据都有n个评价指标，构成了m*n的原始数据矩阵，即为X，每个变量对应的数据记为X1,X2,X3......Xn。
2.2 数据中心化 （标准化）
不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。
在这里我们采用零均值法（z-score）对数据进行处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。
其中，表示第j个指标的样本均值，
表示第j个指标的标准差，仍记中心化后数据矩阵为X。
2.3 求协方差矩阵
对中心化后数据求其协方差矩阵，记为R，则
或者另一种方法：
2.4计算协方差矩阵的特征值和特征向量
通过求协方差矩阵的特征方程：
解得其特征值有
对应的特征向量依次为：
2.5 确定主成分个数
设定一个贡献率阈值，即前p个主成分特征值的累计贡献率高于该值时即可认为这p个主成分可以表示原来n个变量，一般取0.8，0.85，0.9，0.95，0.99等。
2.6 计算主成分
在得到了主成分个数后，就可以利用前p个特征值对应的特征向量对主成分（降维后的数据）进行计算。
看了那么多资料不知道你们还没有
我总结一下就是 上图的贝塔（或者说x的系数a）的值是协方差矩阵的特征值向量，
我们可以用过科学计算软件SPSS来计算，这样的数据图，首先将他们输入到表格中，将他们标准化（归一化）
然后得到以下标准化的数据（右边）
降维度
