特征值及主成分贡献率和累计贡献率 变量 特征值 贡献率 % 累计贡献率% y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 4.198 1.226 1.036 0.268 0.174 9.608E-02 2.874E-03 59.972 17.507 14.794 3.832 2.482 1.373 4.105E-02 59.972 77.479 92.273 96.105 98.586 99.959 100.000

主成分分析在SPSS中的操作应用

8. R语言ggplot2-主成分分析PCA加置信圈.pdf

用java实现的主成分分析算法，用了Jama.Matrix，用的是Jama-1.0.2.jar。代码有备注，希望有帮助。

主成分分析PCA的matlab实现，自己写的，很好用。

主成分回归代码matlab及示例 **教程，示例，集合以及所有其他类别的内容：模式分类，机器学习和数据挖掘。** 栏目 此流程图的[]。 机器学习和模式分类简介 [] 预测建模，监督式机器学习和模式分类-大图[] 入口点：数据-使用Python的Sci包为机器学习任务和其他数据分析准备数据[] 使用scikit-learn进行简单线性监督分类的简介[] 前处理 [] 特征提取 分类任务中编码分类特征的技巧和窍门[] 缩放和归一化 关于特征缩放：标准化和最小最大缩放（规范化）[] 功能选择 顺序特征选择算法[] 降维 主成分分析（PCA）[] 在PCA [] []之前变量的缩放和平均居中的影响 基于协方差与相关矩阵的PCA [] 线性判别分析（LDA）[] 通过PCA的内核技巧和非线性降维[] 代表文字 scikit学习的TF-IDF演练[] 模型评估 [] 二元分类器系统的一般性能指标概述[] 交叉验证简化交叉验证工作流程-scikit-learn的实践管道[] 机器学习中的模型评估，模型选择和算法选择-第一部分[] 机器学习中的模型评估，模型选择和算法选择-第二部分[] 参数估计 [

PCP套件 用于主成分追踪和矩阵完成的MATLAB库。 PCP功能： pcp_fro（高斯噪声） pcp_l1（稀疏噪声） pcp_l1l2（列高斯噪声） 矩阵完成函数： mc_svt（奇异值阈值） mc_lin（线性化ADM） mc_ialm（不精确的ALM） mc_relax_lin（宽松的线性化梯度下降） mc_relax_lin_ext（宽松的线性化扩展GD） mc_relax_lin_acc（宽松的线性化加速GD） 选择性PCP： sel_pcp（线性化ADM） 有关更多详细信息，请参见文档，演示和功能本身。 由斯蒂芬·蒂尔尼（ ）创建

基于Spark的主成分分析和因子分析并行化的研究与实现.zip

表3　特征值及主成分贡献率

各主成分的得分： 计算主成分载荷