机器学习基本模型与算法在线实验闯关

第9关：基于主成分分析的综合评价

任务描述

本关任务：读取“农村居民人均可支配收入来源2016.xlsx”数据表，其中数据来源于2016年《中国统计年鉴》，对表中给出的我国内陆31个地区做主成分分析，并基于主成分进行综合排名,输出排名结果。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握： （1）对原始数据进行标准化处理。 （2）计算样本相关系数矩阵。 （3）求相关系数矩阵的特征值和相应的特征向量。 （4）选择重要的主成分，并写出主成分表达式。 （5）计算主成分得分。 （6）依据主成分得分的数据，进一步从事统计分析。

相关系数矩阵

多个随机变量的方差可以通过其协方差矩阵来考察。由于多个变量的单位不一样，为了消除量纲，通常需要对变量数据做规范化处理，规范化变量数据的协方差矩阵，即是相关系数矩阵。本例的相关系数矩阵计算示例代码如下：

1. import pandas as pd
2. Data=pd.read_excel('农村居民人均可支配收入来源2016.xlsx')
3. X=Data.iloc[:,1:]
4. R=X.corr()

输出：``

数据规范化处理

对数据集X进行拟合训练，返回规范化后的数据X。 示例如下：

1. <