，将原来含有
个变量的矩阵X
p做线性变换，转换为另一组线性无关的综合变量Z1，Z2，…，Zm（m≤p）；新变量指标Z1，Z2，…，Zm分别称为原变量指标x1，x2，…，xP的第1，第2，…，第m主成分。
2进行主成分分析
（1）由标准化矩阵X
p计算相关系数矩阵R。
（2）计算特征值与特征向量
解特征方程λIR0，求出特征值，并使其按大小顺序排列：
λ1≥λ2≥≥λp≥0
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（3）计算主成分贡献率与累计贡献率
方差贡献率描述了各主成分在反映各个原始评价因子信息量方而的能力大小，因此在综合评价中可以用方差贡献率作为各个主成分的权重，实现对各个主成分的客观赋权。
累计贡献率公式为：（1）
一般取累计贡献率达85～95的特征值λ1、λ2λm为所对应的第一、第二、…、第m（m≤p）个主成分。
权重值即方差贡献率为：（2）
3单元评价分值计算
以方差贡献率作为权重，对提取的前P个主成分在每个单元内得分进行线性加权，得到每个评价单元内的综合评价值，计算公式如下：
YeZij（i1，2…m）（3）
Y即为最终综合评价得分，其中：e为主成分权重即方差贡献率，Zij为第i个评价单元第j个主成分的得分。
三、北京市商业地产投资环境综合评价
1主成分提取
利用SPSS170软件对指标统计量进行标准化变换，求取出20个指标变量子成分的方差贡献率，将各子成分按方差贡献率大小顺序排列，根据累计方差贡献率大于85的原则，选取前6个子成分为该指标体系的主成分（见表2）。
表2解释总方差
2主成分分析与权重确定
主成分载荷矩阵代表了主成分因子与原始指标数据之间的相关性：第一主成分主要反映了GDP、人均可支配收入、人均消费支出、财政收入与全社会零售总额、职工平均工资增长率、房地产销售额投资额、星级饭店出租率、人均车位数、人均公路里程与一般公共服务财政支出等11个指标，第二主成分基本代表了商品房销售额、房地产开发投资额、房地产竣工面积与房地产销售面积4个指标，第三主成分至第五主成分分别反映了租赁和商务服务业增长速度、房地产开发投资额增长率、常住人口增长率这几个因子指标，第六主成分主要代表了销售额增长率与销售面积竣工面积2个指标。
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方差贡献率描述了各主成分在反映各个原始评价因子信息量方面的能力大小，因此在综合评价中可以用方差贡献率作为各个主成分的评价权重，实现对各个主成分的客观赋权，六个主成分的评级权重分别为0383、0286、0098、0086、0074、0073。
表3r