选自《战略新兴产业基于江苏数据的集群梯度差异与协同发展分析》采用main成分-2/方法分析江苏省战略新兴- (1)数据的标准化zij (x-u)/σ zij为标准化变量值；x是实际变量值；μ是所有样本数据的平均值，σ是所有样本数据的标准差。(2)计算第j个指标下i 产业指标值的比重:(3)计算第j个指标的熵值:(4)计算第j个指标的差异系数:(5)计算评价指标的权重。
主成分 分析可以通过如下方式获得:1。在哪个main 产业表现更好？2.根据各产业的综合得分，排名靠前的产业表现较好，排名靠后的产业表现较差。通过聚类分析，可以得到以下结果:1。哪些产业可以归为一类，它们的共同特征是什么；2.对于产业归为一类，哪些是突出的，哪些是需要加强的，那就把每一个战略新兴的产业-2/分开。
5、因子 分析法和主 成分 分析法的区别与联系是什么?factor 分析与main 成分 分析:原始数据全部标准化；消除了原指标的相关性对综合评价造成的信息重复的影响；构建综合评价所涉及的权重是客观的；在信息损失不大的前提下，减少评价工作量的公因子比主成分更容易解释；因子分析的评价结果不如主因子成分-2/准确。factor 分析的计算工作量大于factor成分-2/，factor分析只是一个变量变换。
6、主 成分 分析和聚类 分析应用在哪些领域main成分分析method在过程中产生新的变量，而clustering 分析 method在过程中不产生新的变量。principal成分分析Method:一种数学变换方法，通过线性变换将给定的一组相关变量变换为另一组不相关变量，并将这些新变量按方差递减的顺序排列。聚类分析方法:一种理想的多元统计技术，主要包括层次聚类法和迭代聚类法。它是一种研究分类的多元统计方法。现在你有了每个样本的本金成分分数。使用这些分数对这些样本进行分类。
7、主成份 分析和因子 分析分别是什么?main成分-2/和factor分析是多元统计方法中两种密切相关的方法，应用范围很广，可以解决经济、教育、科技、社会等领域的综合评价问题。master成分分析利用降维的思想，将研究对象的相关变量(指标)整合成几个不相关的变量，反映原始变量提供的主要信息。因子分析是主-0 分析的概括和发展。它将关系复杂的变量合成为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的关系，同时可以根据不同的因子对变量进行分类，属于多元。
8、方差 分析与主 成分 分析的区别查阅相关资料后知道方差分析和main成分-2/的区别在于main成分-2/是。在寻找关键因素的过程中，还需要找到能够反映这组变量的主要特征。方差分析:通过测试数据分析，找出对这个东西有显著影响的因素，因素之间的交互作用，以及显著影响因素最优水平的有效方法。
9、主 成分 分析法的应用 分析在社会调查中，研究人员经常使用不同的问题来衡量一个人对同一变量的看法。这些不同的问题构成了所谓的测度项，它们代表了一个变量的不同方面。principal成分分析方法是用来降低这些变量的维数，使它们“浓缩”成一个变量，叫做因子。当我们用principal成分分析的方法求解因子时，最多可以得到与被测项目个数一样多的因子。如果保留所有的因素，就达不到降维的目的。
哪里有那么多小因素要舍弃？在一般的行为研究中，我们经常使用两种判断方法:特征根大于1的方法和砾石斜率的方法。因为因子中的信息可以用特征根来表示，所以我们有了特征根大于1的规则，如果一个因子的特征根大于1，保留它，否则丢弃它。这个规则虽然简单易用，但只是一个thumb的规则，没有明确的统计检验，不幸的是，统计测试方法在实践中并不比这种经验法则更有效(Gorsuch。
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