基于主成分分析的毕业论文

基于主成分分析的毕业论文

主成分分析法对于写论文难。主成分分析法一般指主成分分析。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

会计学毕业论文参考文献一:[1]胡敏.基于阿米巴经营理念的财务成本管控分析[J].现代商贸工业,2019,40(20):119-120.[2]谢建厂.大数据视角下财务会计向管理会计转型的策略分析[J].现代商贸工业,2019,40(20):120-121.[3]贾晓佳.新政府会计制度对高校财务工作的影响探析[J].现代商贸工业,2019,40(20):122-123.[4]贾红艳,杨书想.营改增后增值税税率调整对建筑业税负影响及应对措施探讨[J].现代商贸工业,2019,40(20):124-125.[5]张玉莹.我国注册会计师审计责任问题探讨[J].现代商贸工业,2019,40(20):147-150.[6]赵霖昊.会计事务所行政处罚机制对审计质量影响综述[J].现代商贸工业,2019,40(21):178-179.[7]薛晨冉,王帆.海信电器股份有限公司收益质量研究[J].现代商贸工业,2019,40(19):7-9.[8]谭欣.制造业企业竞争战略与成本粘性研究--基于市场化程度的调节作用[J].现代商贸工业,2019,40(19):53-55.[9]姚华建.论人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].现代商贸工业,2019,40(19):95-96.[10]李晓珊.大数据时代高校财务管理探析[J].现代商贸工业,2019,40(19):104-105.[11]熊巧.战略差异、成本粘性与企业研发投入探讨[J].现代商贸工业,2019,40(19):115-117.[12]黄淑珍.商业银行内部控制失效研究--以浦发银行为例[J].现代商贸工业,2019,40(19):120-121.[13]王清君.论新《政府会计制度》对公立医院财务管理的影响[J].现代商贸工业,2019,40(19):183-184.[14]刘志辉.我国建筑企业融资方式探析[J].现代商贸工业,2019,40(21):11-12.[15]崔学贤,岳洋.研发投入对企业财务绩效的影响研究--以长春长生科技有限责任公司为例[J].现代商贸工业,2019,40(21):107-109.[16]邓欣."放管服"背景下高校科研预算管理改革探析[J].现代商贸工业,2019,40(21):119-121.[17]陈永霞.奶牛生产性生物资产的会计计量探究[J].现代商贸工业,2019,40(21):138-139.[18]张倩.从长春长生生物疫苗案看企业会计诚信问题[J].现代商贸工业,2019,40(21):159-160.[19]闫文婧,颜苏莉.股利政策及其影响因素分析--以西昌电力为例[J].现代商贸工业,2019,40(21):161-162.[20]曹诗萌.注册会计师法律责任问题研究[J].现代商贸工业,2019,40(21):172-173.[21]沈炎方. 我国乡镇政府内部控制问题与改进研究[D].浙江工商大学,2019.[22]董浩. 不同动因下杠杆收购模式及目标企业绩效[D].浙江工商大学,2019.[23]唐剑波.高校预算支出标准体系构建研究[J].智库时代,2019(25):27+34.[24]范卫东.论大数据时代财务会计如何向管理会计转型[J].智库时代,2019(25):51+58.[25]王丽.制造业全面预算管理存在的问题及对策探讨[J].中国集体经济,2019(18):44-45.[26]周琼.完善事业单位预算编制及管理的相关研究[J].中国集体经济,2019(18):46-47.[27]王晓杰.行政事业单位内部控制存在的问题与对策探讨[J].中国集体经济,2019(18):52-53.[28]张永秀.县级基层单位会计成本管理中的激励问题探讨[J].中国集体经济,2019(18):57-58.[29]龙媛.浅析黄金珠宝加工行业成本管理及控制策略[J].中国集体经济,2019(18):58-59.[30]吴杨.公路工程企业内部控制问题研究[J].中国集体经济,2019(18):60-61.[31]杨洁.钢铁企业盈利能力分析--以安阳钢铁股份有限公司为例[J].中国集体经济,2019(18):79-80.[32]姜玉华."营改增"后建筑施工单位纳税筹划分析[J].中国集体经济,2019(18):100-101.[33]施心怡.股权激励对公司绩效影响研究--以哈药股份为例[J].中国集体经济,2019(18):118-121.[34]韦望梅.行政事业单位会计核算存在的问题及对策[J].中国集体经济,2019(18):141-142.[35]刘霞.事业单位会计集中核算模式研究[J].中国集体经济,2019(18):146-147.[36]韩雪雁.关于加强行政事业单位固定资产管理的思考[J].中国集体经济,2019(18):149-150.[37]袁小根.高速公路施工企业成本费用内部会计控制措施[J].中国集体经济,2019(18):151-152.[38]张艳红.关于深圳邮政企业资金管理存在的问题及对策浅析[J].中国集体经济,2019(18):152-153.[39]杜晨光.浅析制药企业资金管理存在的问题及对策[J].中国集体经济,2019(18):154-156.[40]徐玉德,俞盛新,徐菲菲.国有企业管理会计应用变迁及展望[J].会计之友,2019(12):12-18.会计学毕业论文参考文献二:[41]冷继波,杨舒惠."互联网+"背景下业财融合管理会计框架研究[J].会计之友,2019(12):19-23.[42]唐建纲.二元结构理念下政府税务会计的嵌入与应用[J].会计之友,2019(12):46-51.[43]黄云梅,唐敏,尹佳佳.基于模糊层次分析的工业企业经济效益评价[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2019,36(03):29-34.[44]黄延霞.基于主成分分析的电商企业物流成本核算[J/OL].商业经济研究,2019(11):95-97[2019-06-19]..[45]苏宝金,雷光美,赵琦玮,张巍,胡嘉宸,蒋雨政.管理会计在企业经营决策中的应用研究[J].科技经济市场,2019(04):34-36.[46]马航航.管理会计在企业管理中的应用[J].科技经济市场,2019(04):36-37.[47]李优.电子商务类上市公司财务状况统计分析[J].科技经济市场,2019(04):46-48.[48]唐建纲.二元结构理念下政府税务会计的嵌入与应用[J/OL].会计之友,2019(12):46-51[2019-06-19]..[49]赵政,张敏.公平关切下总承包项目收益分配策略分析[J/OL].会计之友,2019(12):94-99[2019-06-19]..[50]杨士英,王薛.新销售模式下的收入确认问题研究[J/OL].会计之友,2019(12):139-143[2019-06-19]..[51]刘红梅.制造业小微企业财务问题研究[J].中国市场,2019(16):71-72.[52]王刚.浅谈火力发电企业环保成本的控制措施[J].中国市场,2019(16):95-96.[53]王培.加强企业会计诚信建设的问题研究[J].中国市场,2019(16):98-99.[54]张淑君.公立中学执行政府会计制度的思考[J].中国市场,2019(16):163-164.[55]王元元.论制造业企业工程项目的预算控制[J].中国市场,2019(17):91-92.[56]谭金卉.关于行政事业单位部门决算管理的思考[J].中国市场,2019(17):110-111.[57]欧阳剑宇.电力工程监理预算与成本控制管理[J].中国市场,2019(17):118+127.[58]袁彬.论医疗行业系统财务精细化管理实现途径[J].中国市场,2019(17):119-120.[59]邵芳.增值税改革下建筑施工企业纳税筹划探析[J].中国市场,2019(17):138-139.[60]范文红.提高医院餐饮成本核算的路径探究[J].中国市场,2019(17):142-143.[61]王卓.事业单位内控财务体系考评的问题探析[J].中国市场,2019(17):144-145.[62]王艺斐,王亚璐.绩效评价视角下村级财务代理记账问题探析[J].中国市场,2019(17):147-148+152.[63]李俊霞.事业单位报账会计的财务管理工作核心研究[J].中国市场,2019(17):149-150.[64]刘斌.新财务会计制度对医院会计核算的影响[J].中国市场,2019(17):155+164.[65]方东.移动互联网金融支付模式下电商企业财务风险的探讨[J].中国市场,2019(17):185-186.[66]唐黎.大数据背景下政府部门财务风险控制研究[J].中国市场,2019(17):191-192.[67]生华,范若楠,安嘉琪,唐浩越.论营改增对建筑业会计核算的影响[J].智库时代,2019(24):33-34.[68]孟杰.会计制度改革对政府预算审计的影响分析[J].中国市场,2019(18):53+55.[69]胡倩倩.环境会计研究综述[J].合作经济与科技,2019(12):160-161.[70]孙月.我国环境会计未来发展及推进措施[J].合作经济与科技,2019(12):162-163.[71]畅蓓.高校财务报销难成因及对策[J].合作经济与科技,2019(12):190-192.[72]彭亚文.建筑企业PPP项目财务管理探讨[J].中国市场,2019(18):41-42.[73]万会萍.中小金融企业财务管理存在的问题及对策[J].中国市场,2019(18):45-46.[74]林佳樱.汽车租赁公司全面预算管理研究[J].中国市场,2019(18):58-59.[75]李保祥.浅谈制造业企业资金管理[J].中国市场,2019(18):60-61.[76]陈慧.新能源企业全面预算管理研究[J].中国市场,2019(18):64-65.[77]姜雅利.酒店业成本管控问题及对策[J].中国市场,2019(18):66-67.[78]赵玉棠.中小学预算管理问题研究[J].中国市场,2019(18):108-109.[79]金英男.浅谈事业单位会计核算存在的问题与对策[J].中国市场,2019(18):145-146.[80]王晓婷.行政事业单位财务内控制度存在的问题及对策[J].中国市场,2019(18):151-152.(学术堂提供更多论文知识)

可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例23、沪深300和道琼斯指数对比分析（或：股指期货与沪深300指数相关性分析）24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用28、上海市各区县综合发展潜力评价研究29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究30、上海市城镇居民消费的典型相关分析31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析37、上海（餐饮或）旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析42、中国各地区能源效率的测算与分析43、XX地区产业能源效率的测算与分析44、XX地区能源效率的影响因素分析45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究

主成分分析与因子分析毕业论文

研究生毕业论文写来是有点困难要花点时间和功夫。不过一般的学校都要求不高，质量都一般。只要认真肯花功夫，一般没有问题。好一点的大学要求稍高，可能要花很长时间完成，不过绝大多数人都可以通过的，极少数人会因为各种奇葩问题才通不过。现在写论文都要求实证过程，就是利用模型拟合数据达到自己预期的结果，论文实证的模型主要有：普通回归，静态面板回归，动态面板回归，门槛回归，断点回归，两阶段回归，双重差分回归，分位数回归，逻辑回归，空间回归，结构方程还有时间序列等一系列的处理方法；确定权重计算综合得分的模型主要有因子分析，主成分分析，熵值法，层次分析法还有综合迷糊评价法等等，本科生应用的模型可以稍微简单一些，普通回归，静态面板回归就差不多了，研究生毕业论文的模型要复杂一些，目前门槛和断点模型运用的比较广泛。

主成分分析和因子分析无论从算法上还是应用上都有着比较相似之处，本文结合以往资料以及自己的理解总结了以下十大不同之处，适合初学者

学习之用。

1.原理不同

主成分分析基本原理：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分),即每个主成分

都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量90%以上的信

息），从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。

因子分析基本原理：利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅

对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。就是要从数据中提取对变量起解释作用的少数公共因子（因子分析是主成分的推广，相对于主成分

分析，更倾向于描述原始变量之间的相关关系）

2.线性表示方向不同

因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。

3.假设条件不同

主成分分析：不需要有假设(assumptions),

因子分析：需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同因子和特殊因子

之间也不相关。

4.求解方法不同

求解主成分的方法：从协方差阵出发（协方差阵已知），从相关阵出发（相关阵R已知），采用的方法只有主成分法。

（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的，必须通过样本数据来估计）

注意事项：由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法；一般当变量单位相同或者变量在同一数

量等级的情况下，可以直接采用协方差阵进行计算；对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，应考虑将数据标准化，再由协

方差阵求主成分；实际应用中应该尽可能的避免标准化，因为在标准化的过程中会抹杀一部分原本刻画变量之间离散程度差异的信息。此外，最理

想的情况是主成分分析前的变量之间相关性高，且变量之间不存在多重共线性问题(会出现最小特征根接近0的情况)；

求解因子载荷的方法：主成分法，主轴因子法，极大似然法，最小二乘法，a因子提取法。

5.主成分和因子的变化不同

主成分分析：当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值唯一时，主成分一般是固定的独特的；

因子分析：因子不是固定的，可以旋转得到不同的因子。

6.因子数量与主成分的数量

主成分分析：主成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等），实际应用时会根据碎石图提取前几个

主要的主成分。

因子分析：因子个数需要分析者指定（SPSS和sas根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子主可进入分析），指定的因子数量不同而结

果也不同；

7.解释重点不同：

主成分分析：重点在于解释个变量的总方差，

因子分析：则把重点放在解释各变量之间的协方差。

8.算法上的不同：

主成分分析：协方差矩阵的对角元素是变量的方差；

因子分析：所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）

9.优点不同：

因子分析：对于因子分析，可以使用旋转技术，使得因子更好的得到解释，因此在解释主成分方面因子分析更占优势；其次因子分析不是对原有变

量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组合，找出影响变量的共同因子，化简数据；

主成分分析：

第一：如果仅仅想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分

析，不过一般情况下也可以使用因子分析；

第二：通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价；

第三：它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。

第四：应用范围广，主成分分析不要求数据来自正态分布总体，其技术来源是矩阵运算的技术以及矩阵对角化和矩阵的谱分解技术，因而凡

是涉及多维度问题，都可以应用主成分降维；

10.应用场景不同：

主成分分析：

可以用于系统运营状态做出评估，一般是将多个指标综合成一个变量，即将多维问题降维至一维，这样才能方便排序评估；

此外还可以应用于经济效益、经济发展水平、经济发展竞争力、生活水平、生活质量的评价研究上；

主成分还可以用于和回归分析相结合，进行主成分回归分析，甚至可以利用主成分分析进行挑选变量，选择少数变量再进行进一步的研究。

一般情况下主成分用于探索性分析，很少单独使用，用主成分来分析数据，可以让我们对数据有一个大致的了解。

几个常用组合：

主成分分析+判别分析，适用于变量多而记录数不多的情况；

主成分分析+多元回归分析，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性，并用于处理共线性问题；

主成分分析+聚类分析，不过这种组合因子分析可以更好的发挥优势。

因子分析：

首先，因子分析+多元回归分析，可以利用因子分析解决共线性问题；

其次，可以利用因子分析，寻找变量之间的潜在结构；

再次，因子分析+聚类分析，可以通过因子分析寻找聚类变量，从而简化聚类变量；

此外，因子分析还可以用于内在结构证实

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具体一点，说明白详细要求，我可以帮忙。

主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。

因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。

主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。

SPSSAU可直接使用这两种方法，支持自动保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。

主成分分析论文

论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。

1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。

2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。

拓展资料：

一、回归分析

在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。

最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。

二、方差分析

在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。

人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。

在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。

例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。

三、判别分析

判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。

这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。

四、聚类分析

聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。

比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。

五、主成分分析

主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。

主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。

因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。

例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。

例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。

接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。

七、典型相关分析

典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。

主成分分析法对于写论文难。主成分分析法一般指主成分分析。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

主成分分析论文模板

主成分分析某企业实验报告：1、项目名称实验。2、主要成分分析。3、单独成分作用。4、分析架构实验佐证。

关于中国历年国民经济主要指标的统计（1998-2005），试分析对这些指标提取主成分并写出提取的主成分与这些指标之间的表达式。 SPSS统计分析与行业应用案例详解+配套光盘+示例>02>正文>原始数据>案例； 执行analyze/dimension reduction/factor； 得到下图： 从图中可以看到，只需要提取前两个成分即可，而且达到，信息提取已经很不错了。因此，下图就是关于主成分与这些表达式之间的系数呈现。 提取两个因子即可，那么在第一主成分中，系数变化还是比较大，可以反应综合指标；而在第二主成分中，系数变化已经不是很大，最大也就是粮食了。 其中 F1=*全国人口+*农林牧副渔总产值+*工业总产值+*国内生产总值+*全社会投资总额+*货物周转量+*社会消费零售总额+*进出口贸易总额+*原煤+*发电量+*原油+*钢+*汽油+*布+*糖*粮食+*棉花+*油料； F2=*全国人口+*农林牧副渔总产值+*工业总产值+*国内生产总值+*全社会投资总额+*货物周转量*社会消费零售总额+*进出口贸易总额+*原煤*发电量+*原油+*钢*汽油*布+*糖+*粮食*棉花*油料； 数据来源为杨维忠老师的“SPSS统计分析与行业应用案例详解”，仅做分析之用。

基于情感的主题模型分析论文

很有意思，到这里来弄论文，估计难啊

你那不就是网上的么 ....

问世间，情为何物，至此得答案。 情深深，意切切， 山川万物皆我爱。 天地合一融其中， 阴阳合璧仙境生。 不绝情，不痴情， 我情遍布一切中。 待到功满自然成， 美好理想幻成真。

我珍藏着一枚钮扣，天蓝色，圆圆的。有时坐在小窗前，把蓝扣子放在掌心，在明月的清辉下端详，蓝扣子泛着柔润动人的光泽，宛若一个晶莹的蓝色梦幻。 梦幻里，是那段已逝去多年的少年故事。 那年我考上了镇里的初中，见到了许多新鲜的面孔。那时我酷爱着绘画，便用破笔头逐一将这些面孔涂抹到我粗糙的画纸上。现在看来，自然是画得奇形怪状，乌七八糟，但那时却博得了同学们的许多喝彩。因为那时我已稍稍懂得了如何突出特征，因而时常有一些“传神之笔”。比如将鼻子画得高大如烟囱，同学们就知道是高鼻子唐广宁，将嘴画得阔如脸盆，无疑是大嘴孙小泉了。我几乎每天都要完成一幅“杰作”，趁大家去买午饭的时候，用唾沫粘在教室后面的墙壁上，大家回到教室便有了很好的笑料。倘若画的是他本人，那自然便黄了脸，在别人的调笑声中扯下来撕个粉碎。有几个女生因此好几天对我都是呲牙咧嘴横眉冷对。好在并没有人告到班主任那儿去，因为那时我的考试成绩从来都是第一，班主任跟我关系相当好，背地里叫我喊他大哥，虽然他已有五十几了。 没有多久，班上六十余人差不多都已在我的画亮了相，最后便剩下白子惠。白子惠是一个文静的女孩，时常穿一件旧式的淡蓝色碎花衬衣，袖口还有两块补丁。 她是个让我为难的女孩。那张白皙的小脸实在是标致极了，我回头捕捉“特征”的时候，时常痴痴地看得呆了。我花了整整一个上午画出她的头像，可我实在捕捉不到半点令人发笑的地方。最后我用红墨水染红了她的小嘴，红红的墨水渗出唇外，“她”便像刚喝了鲜血似的，狰狞而恐怖。 吃午饭的时候，大家自然是又闹又笑，大拍我的马屁。白子惠则静静地坐着，读着宋词。 要是别人，一定会将画像扯下来，可是白子惠没有。上课铃响了，老师的脚步声近了，白子惠依然静静地坐在那儿。我慌忙跑了过去，在众人的哄笑声里扯下了它。这是我第一次狼狈不堪自作自受。扭头看白子惠时，她正抿着小嘴偷偷地笑。 那天下了晚自习，我还在攻一道数学题。高鼻子唐广宁这时开始翻别人的抽屉了。过了一会儿，他喊我：快过来瞧瞧，白子惠画了你的像哩。我好奇地跑过去，果然见到白子惠抽屉里有一本厚厚的画稿，画了山水花鸟，还有班上的许多女孩，而男孩只画了我一个，而且还题了一首小诗，只是诗的第六行缺了第一个字：“魏时枫叶/红到今否/青山白云低处/谁在无言/最最难忘/□不曾随流去/你可在枝头/瑟瑟发愁。”我读得摸头不知脑，唐广宁却叫了起来：“缺的那个字一定是 ‘爱’，你把每行第一个字串起来，就是‘魏红青谁最爱你’，哈哈，白子惠爱上你啦!”我说你别胡说别胡说，心中却有一种甜甜的感觉。唐广宁忽然又冒出一句：“要是缺的那个字是‘恨’呢?”我的笑脸一时僵住了。 我不得不承认，她的画比我强多了。她似乎在无意中将每个人美化了许多，使得一个个看上去都是那么善良而友好。而我却总是有意地将别人加以丑化。唐广宁安慰我：白子惠把你画得这么帅，缺的那个字是“爱”的可能性更大。 初二时，我和白子惠同桌，我便很认真地跟她学起绘画来。有一次学校举办绘画大赛，她似乎不太关心，我偷偷地将她的一幅画连同我的数件作品交了上去，没想到她得了一等奖，而我居然落了选。 学校奖给她一支画笔和一盒中国画颜料，她却送给了我，说：我以后怕是不会再画画了。我听不明白，糊里糊涂地接受了。 渐渐地我发现我去买午饭时白子惠总没有离开教室，而我买了饭回到教室时她却已捧着一缸凉开水在慢慢地喝。再后来，我怀疑她总没有吃午饭，问她，她却说早吃过了。有好几次天并不热，我却看见她白皙的脸上渗出汗来，下午上课时便昏睡在课桌上，一副无精打采的样子。老师问一些很简单的问题，她也常回答得丢三拉四。 后来，我便多买了一份午饭，放在她的桌上。她坚决不肯吃，我便说用饭来换她的画稿。她便吃一顿午饭，给我两张画稿。这样没多久，那本画稿便几乎全部放进了我的抽屉，只有画着我头像的那张画稿，她还保存着。 那天后排的唐广宁正在吸墨水，我不小心猛地靠了一下，那墨水瓶便从书堆上倒下来，溅了白子惠一身。 我立即表示说要买一件新的赔她。她说不必了不必了，后来便穿了一身更旧的衣服。那一定是她姐姐穿过的。 那时街上流行红裙子。我想，白子惠穿上红裙子一定更加漂亮。 我暗暗地筹钱，先是卖了新凉鞋，后来又半价处理了新华字典。 14岁生日那天我并没有声张，因为我怕花掉半分钱。但晚上的时候，要好的同学还是带了礼物来看我。小小的宿舍里弥漫着蛋糕的清香，红红的烛光映红了许多天真的脸……我打开录音机，大家便在流行歌曲中大叫大嚷地闹开了。 这时，我忽然发现白子惠微笑着站在门口，我立刻迎了上去。她缓缓低下头，用力地扯下了她上衣正中的一颗蓝扣子，递给我，轻轻地说：祝你生日快乐!我伸手接扣子的时候，顺势握住她的手，那只手是多么的小巧光滑，还在微微地颤动呢!明月的清辉勾勒出她亮丽柔美的曲线。她的脸，在红红的烛光中，显得异常的娇艳动人。我静静地看着她，她也静静地看着我。 那时刻，我仿佛听到了一种成长的声音，14岁呵，我的14岁!男同学还在大抢蛋糕，只有唐广宁扭过头偷偷看了我们一眼…… 第二天，我发现我的课桌上摆放着已卖出的新华字典和那双新凉鞋。唐广宁说是白子惠帮我赎回来的。 而白子惠却一整天没来上课。 我有一种预感：白子惠可能要退学了。 我用节省的钱以及部分生日礼物，再加上半箩筐好话，才从服装店换回一条红裙子。 白子惠最后一次来学校了。她把所有的书都送给了周围的同学。送给我的最多，其中有那本宋词。她只带走了那张画着我的画稿。 她走出校门的时候，我追了上去，硬把那条红裙子塞给了她。 那年下了一场罕见的大雨，洪水几乎淹死了我们那块平原上所有的庄稼。听人说，洪水之后，白子惠跟随着父母姐弟迁回了四川老家，是一个叫做蓬溪的地方。 后来，我离开镇中学到县城念高中了，而唐广宁留了校教地理。他是校长的儿子，成绩臭得很，地理教到现在也还不知尼罗河与亚马孙河谁更长。但和我关系不错，有一次他写信给我，说白子惠给我来信了，他拆看了，里面还有一张照片，是微笑着的白子惠穿着红裙子，美得很哩。他叫我有空去取。我立即请了假，找到唐广宁时，他却说不见了，还陪我找了整整一上午，结果啥也没找到。问他信中的内容，他支支吾吾说记不得了。 后来我怀疑是唐广宁把信和照片藏了起来，因为他也一直喜欢着白子惠呢。现在想一想，也许白子惠根本就没有寄来信和照片，只是唐广宁认认真真跟我开了个玩笑吧。 这些年来，每逢我生日的时候，我便会倚在门口，呆呆地出神，期盼明月的清辉里能走来穿着红裙子的白子惠。然而总没有，有的只是那枚蓝扣子在我的掌心泛着柔润动人的光泽。 我还在画画，一直画着同一幅画。画上白子惠穿着红裙子，微微地笑着。旁边还题有一首小诗：那粒蓝扣子/从谁的心窝蹦出/落在我的相思里/从此孤寂/穿红裙的女孩/坐在蓬溪/可还读着宋词。