主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。例如，使用PCA可将30个相关（很可能冗余）的环境变量转化为5个无关的成分变量，并且尽可能地保留原始数据集的信息。

主成分分析模型，变量（X1到X5）映射为主成分（PC1,PC2）

　　PCA分析的一般步骤如下：

1. 数据预处理。PCA根据变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal()和fa()函数中进行计算，在计算前请确保数据中没有缺失值。
2. 判断要选择的主成分数目（这里不涉及因子分析）。
3. 选择主成分（这里不涉及旋转）。
4. 解释结果。
5. 计算主成分得分。

  PCA的目标是用一组较少的不相关变量代替大量相关变量，同时尽可能保留初始变量的信息，这些推导所得的变量称为主成分，它们是观测变量的线性组合。如第一主成分为：

  它是k个观测变量的加权组合，对初始变量集的方差解释性最大。第二主成分也是初始变量的线性组合，对方差的解释性排第二，同时与第一主成分正交（不相关）。后面每一个主成分都最大化它对方差的解释程度，同时与之前所有的主成分都正交.我们都希望能用较少的主成分来解释全部变量。

数据集USJudgeRatings包含了律师对美国高等法院法官的评分。数据框包含43个样本，12个变量：

那么问题来了：是否能够用较少的变量来总结这12个变量评估的信息呢？如果可以，需要多少个？如何对它们进行定义呢？

首先判断主成分的数目，这里使用Cattell碎石检验，表示了特征值与主成数目的关系。一般的原则是：要保留的主成分的个数的特征值要大于1且大于平行分析的特征值。我们直接作图：

评价美国法官评分中要保留的主成分个数。碎石图（直线与x符号）、特征值大于1准则（水平线）和100次模拟的平行分析（虚线）都表明保留一个主成分即可

可以看出只有左上交Component Number为1的特征值是大于1且大于平行分析的特征值的。所以选择一个主成分即可保留数据集的大部分信息。下一步是使用principal()函数挑选出相应的主成分。

  可以看出第一主成分（PC1）基本与每个变量都高度相关（除了CONT），也就是说，它是一个可用来进行一般性评价的维度。   h2栏指成分公因子方差——主成分对每个变量的方差解释度。u2栏指成分唯一性——方差无法被主成分解释的比例（1-h2）。   SS loadings行包含了与主成分相关联的特征值，指的是与特定主成分相关联的标准化后的方差值（本例中，第一主成分的值为10）。最后，Proportion Var行表示的是每个主成分对整个数据集的解释程度。此处可以看到，第一主成分解释了12个变量84%的程度。

PC1$scores

　　主成分得分

由于变量CONT与PC1的相关性太低，即PC1无法代表CONT，所以我们增加一个主成分PC2来代表CONT，结合上期的推送，作图如下：

可以看出，PC1(84.4%)和PC2(9.2%)共可以解释这12个变量的93.6的程度，除了CONT外的其他的11个变量与PC1都有较好的相关性，所以PC1与这11个变量基本斜交，而CONT不能被PC1表示，所以基本与PC1正交垂直，而PC2与CONT基本平行，表示其基本可以表示CONT。

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