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基于主成分分析的電影數(shù)據(jù)研究

2019-12-16 02:57:56張超
電腦知識與技術 2019年30期

張超

摘要:為了綜合分析電影數(shù)據(jù),本文通過工具SPSS19.0,運用主成分分析方法,對樣本進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,建立了對應的數(shù)學模型,希望為電影制作方和影院提供一定的參考。

關鍵詞:主成分分析;數(shù)學模型;SPSS

中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A

文章編號:1009-3044(201 9)30-0001-02

1概述

隨著涌現(xiàn)出很多優(yōu)秀并且龐大的電影量,一部電影又包含了眾多的屬性,這些不同的屬性引起的效應大小各異。基于龐大的電影數(shù)據(jù),就需要我們用計算機來處理和分析,來減少人工工作量,獲得我們想要的信息。本文使用主成分分析方法,對電影數(shù)據(jù)進行綜合統(tǒng)計分析,希望可以為電影制片方合理分配資源和影院排片提供一定的參考。

3實驗數(shù)據(jù)

本文實驗采用了50部電影數(shù)據(jù),其來源于豆瓣網(wǎng)站,包含了導演影響指數(shù)、明星指數(shù)、評分、片長、是否黃金周、影片類型、是否續(xù)集、想看人數(shù)、制作地區(qū)、票房收入共10個屬性。其中影片類型和制作地區(qū)數(shù)據(jù)不能直接使用,必須先轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型,本文采用最基本的分類標記,對制作地區(qū)中國大陸標記為1,香港標記為2,美國標記為3,印度標記為4。同理對影片類型進行標記。通過這種簡單的數(shù)值標記能確保這兩個變量能進人數(shù)據(jù)分析。

4主成分分析過程

本文使用從豆瓣電影搜集的票房相關數(shù)據(jù)進行分析,借助數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具SPSS19.0對樣本數(shù)據(jù)進行主成分分析,分析步驟:首先加載數(shù)據(jù):文件一打開一數(shù)據(jù)一選擇本地數(shù)據(jù)。然后分析數(shù)據(jù):分析一降維一因子分析。獲得輸出結(jié)果如下表1、2所示:

由表1結(jié)果可知,在本例中,成份1、2、3和4的特征值大于1,他們累計貢獻率達到70.21%,還算不錯,所以我們通過主成分分析,可以提取4個主要成份,轉(zhuǎn)換后的這4個綜合指標可以大致反映原始數(shù)據(jù)。

使用spss數(shù)據(jù)分析軟件對電影票房數(shù)據(jù)進行分析,從中提取出了4個主要成份,從表2可知導演影響指數(shù)、評分、片長和想看人數(shù)在第一主成份具有較高載荷,明星指數(shù)和是否續(xù)集在第二主成份具有較高載荷,第三主成份上沒有反映出較高載荷的指標,第四主成份主要反映了是否黃金周這一個指標信息。

用成份矩陣中一個主成分對應的數(shù)值,與主成分相對應特征值平方根的商,計算出的數(shù)值便是一個主成分中每個指標所對應的系數(shù),便得到4個主成分的數(shù)學模型如下:

5結(jié)束語

本文通過主成分分析數(shù)據(jù)分析方法,使用spss軟件分析數(shù)據(jù),提取了4個主成分,他們累計貢獻率達到70.21%,轉(zhuǎn)換后的這4個綜合指標可以大致反映原始數(shù)據(jù),并且建立了綜合數(shù)學模型,對于電影的綜合評價分析具有一定的參考意義。但由于實驗數(shù)據(jù)面窄,某些重要的特征屬性無法獲取,這些因素對綜合分析電影數(shù)據(jù)都有一定的幫助,未來通過搜集更全面的實驗數(shù)據(jù)進行改進。

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