品牌型号：微软 surface pro7

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：JMP 18

JMP作为一款可视化统计分析软件，为用户提供了主成分分析的功能。主成分分析工具为用户提供了强大的数据探索能力，降维功能，能够有效提取数据的主要特征并揭示其内在结构。下面将围绕有关JMP主成分分析是什么，JMP主成分分析特征值提取与贡献率计算方法的相关内容进行详细介绍。

一、JMP主成分分析是什么 

主成分分析的主要方法是通过线性变换，将选择的原始变量组合成一个新的变量组，被称为主成分，最后按照方差贡献大小排序，从而简化数据结构，将本来高维的数据进行降维处理。了解变量中的主次关系，找到谁是影响程度最大的变量。接下来，将为大家用实例介绍JMP主成分分析是什么，还有主成分分析的操作步骤。

1、导入数据：接下来将以一组股票数据为例进行讲解。

2、变量选择：股票的开盘价、收盘价、最低价、最高价等往往是我们比较重视的变量，是股市分析的重要指标。需要注意的是，如果两个变量之间的量纲（单位）不同，需要提前标准化。

3、开始分析：在JMP的菜单栏中依次点击【分析】-【多元】-【主成分】，在弹出的主成分分析窗口，选择自己需要分析的变量，就可以完成主成分的分析了。

二、JMP主成分分析特征值提取与贡献率计算方法

在JMP的主成分分析中，特征值是反映原始数据变异的大小的一个重要统计量，如果特征值越大，该主成分携带的原始数据信息就越多，说明结果比较准确。而贡献率是该主成分占总方差的百分比，可帮助确定需保留多少个主成分以充分代表原始数据，贡献率越高的变量越值得选择。以下将会为大家详细讲解有关JMP主成分分析特征值提取与贡献率计算方法的操作。

1、上文我们完成了主成分分析，JMP为我们弹出了一个单独的主成分分析结果展示窗口，在这里点击【主成分：基于相关性】旁边的红色小三角，点击其中的特征值。

2、出现的【特征值】下面就是提取出来的特征值，百分比就是所需的贡献率。

主成分分析是一种重要的数据结构探索方法，能够有效提取数据的关键特征并简化复杂数据集。通过JMP软件，我们就可以轻松简单地进行主成分分析，更加直观快速地计算特征值、解释方差贡献率。以上便是JMP主成分分析是什么，JMP主成分分析特征值提取与贡献率计算方法的相关内容，希望可以帮助到大家。