预处理（prep）后，通过SVD算法对数据进行缩减，计算Scores（T）和Loadings（P）。 随后，T 和 P 以双标图的形式绘制。

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2011-2019城市地级市数字经济指数及三级指标 熵值法和主成分法两种结果，提供原始数据，计算过程和熵值法代码，主成分有详细的计算过程 280多个地级市2011-2019年面板数据，参考管理世界，赵涛（2020），用topsis熵权法测算的，具体指标有 ：每百人互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占比、人均电信业务总量、人均邮政业务、每百人移动电话用户数、数字普惠金融指数，原始数据来源于中国城市统计年鉴和北大数字普惠金融指数 人均电信业务总量的的人口是城市的常住人口，而不是很多人直接用电信也许总量除以中国城市年鉴上的户籍人口，那样算出来是不对的。

对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

混合主成分分析（dPCA） dPCA是一种线性降维技术，可自动发现并突出显示复杂的人口活动的基本特征。 人口活动被分解为几个混合的部分，这些部分捕获了数据中的大多数方差，并突出了人口对各种任务参数（如刺激，决策，奖励等）的动态调整。 D Kobak + ，W Brendel + ，C Constantinidis，CE Feierstein，A Kepecs，ZF Mainen，XL Qi，R Romo，N Uchida，CK Machens 神经人口数据的混合主成分分析eLife 2016， //elifesciences.org/content/5/e10989 （arXiv链接：

机器学习主成分分析与奇异值分解

对统计数据进行主成分分析的软件有很多很多，这里不一一列举，在这里介绍一种用MATLAB软件来实现主成分分析这一方法，提供相应的代码。

主成分分析具有几个性质和特点： (1)主成分分析的数据变换前后的方差总和不变。只是把原来的方差不等量地再分配到新的主成分波段影像令； (2)第一主成分包含了多波段影像信息的绝大部分，其余主成分信息含量依次减少； (3)各主成分的相关系数为零，即各主成分所含的信息内容不同； (4)第一主成分相当于原来各波段的加权和，反映了地物总的反射或辐射强度；其余各主成分相当于不同波段组合的加权差值影像； (5)第一主成分降低了噪声，有利于细部特征的增强和分析； (6)对于有些特殊异常的专题信息，往往通过主成分分析后在第得到增强。

11、spss第十一章-主成分分析和因子分析.ppt

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