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基于主成分分析的同时期男明星人气评价摘要随着经济的发展，娱乐文化产业也进入了一个黄金时代。“小鲜肉”和优质的男星层出不穷，人气的比拼在所难免。有了人气，就以意味着后续优质的资源以及更加长远的星路。作为粉丝，自然是希望自己的偶像拥有最高的人气，登上人气冠军榜的宝座。那么偶像的人气究竟是由什么因素决定的呢？下面我们就应用spss统计软件，应用主成分分析的方法构建数学模型，用统计的思想来仔细分析明星人气的主要决定因素。关键词：主成分 人气 票数 spss分析Analysis of those contemporary male stars’ popularity based on principal component analysisApplied Mathmatics 13-1 Hou YilinSupervisor LeitingAbstractWith the development of economy, the entertainment culture industry has entered a golden age. Fresh meat and excellent actor emerge in endlessly, as a result the competition among their popularity is inevitable. Popularity means following high-quality resources and more long-term star road. As a fan, they certainly hope their idols have boarded the popularity of the championship. So what is the decisive factors of the popularity? Then we will use SPSS statistical software as well as the application of principal component analysis method to build mathematical model, using statistical ideas to carefully analyze the star is a major determinant of sentiment.Keywords: principal component analysis, popularity, poll, spss目录前言4一、研究背景4二、研究方法4三、数据来源4数据分析5四、数据分析54.1相关系数矩阵54.2数据的KMO和Bartlett球形检验64.3公因子方差值74.4因子的特征根和贡献率以及主成分的构成74.5综合评价11结果分析12参考文献13前言一、研究背景从去年开始，偶像经济日益蓬勃，四面八方涌出一批优质的青年偶像。这其中包括歌手，演员，综艺明星等等，偶像经济悄无声息的来临。作为偶像，人气是他们进行后续竞争的基础和未来转型持续发展的跳板，而作为粉丝，无不希望自己能给偶像最高的人气。各种投票粉丝都打起鸡血，希望拿出最漂亮的数据。大数据时代，最有说服力的无疑是各项都飘红的数据，有了数据才有一切。那么现在的当红小生中，数据情况又是怎样的呢？是哪方面的数据影响了他们的人气？现在我们就用主成分分析的方法来仔细剖析小生们的数据构成。二、研究方法应用主成分分析的方法，将多维度的数据降低至两三个较为综合的变量进行进一步的综合分析和评估。对多变量的平面数据进行最佳综合和简化，即在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理。显然，在一个低维空间解释系统，要比在一个高维系统空间容易得多。因此在这里，我们用spss软件进行降维，得到新变量。三、数据来源由于小生们具有较多数据，这里我们选取了主要的门户网站5月份的一些投票数据，分别是搜狗人气榜票数、360人气榜票数、UC明星热搜榜票数、百度贴吧签到数、网易巨星势力榜票数、百度百科送花数和明星权力榜人气票数。同时我们在同时期的小生中横向比较，选出了涉及中外、各个年龄段以及不同行业的男星进行分析，分别是演员杨洋、李易峰、井柏然、陈伟霆以及歌手吴亦凡、鹿晗、张艺兴、黄子韬和王俊凯。数据分析四、数据分析4.1相关系数矩阵首先我们得到了几个变量之间的相关系数矩阵。从矩阵中可以看出，一些变量之间的相关性较高。比如UC明星热搜榜和搜狗人气榜票数之间相关性达到了92.3%，而百度百科送花数和360人气榜票数之间相关性更是高达99.9%。这说明这些变量之间存在相互代替的关系，再用这些指标进行评价的话会造成信息的重复，从而影响结果的客观性