主成分分析结果解释 主成分分析(principalcomponentsanalysis,简称PCA)是一种降维分析,将多个指标转换为少数几个综合指标,由霍特林于1933年首先提出。 主成分分析的本质是坐标的旋转变换,将原始的n个变量进行重新的线性组合,生成n个新的变量,他们之间互不相关,称为n个“成分”。同时按照方差最大化的原则,保证第一个...
所以这3个成分是可以基本反映原来的8个变量的,说明提取3个主成分便可以了。 5. 主成分载荷矩阵表 这3个新变量的表达不能从输出窗口直接得到,因为“成分矩阵”是指初始因子的载荷矩阵,而每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。根据数理统计的相关知识,主成分分析的变换矩阵(主成分载荷矩阵Ui)与因子载荷矩阵...
变量相关性矩阵(见表格1),对于主成分分析而言,变量间相关性越高,越适合主成分提取,此处大致看看就可,不是主要判定结果。 (二)KMO和巴特利特检验 表格2 KMO和巴特利特检验 由表格2可以看出KMO=0.897,巴特利特球形度检验P=0.000<0.05,因此本列适合进行进行主成分分析。此处判断标准是KMO>0.5,P<0.05,则适合做主成分...
主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种降维技术,把多个变量化为能够反映原始变量大部分信息的少数几个主成分。 设X有p个变量,为n*p阶矩阵,即n个样本的p维向量。首先对X的p个变量寻找正规化线性组合,使它的方差达到最大,这个新的变量称为第一主成分,抽取第一主成分后,第二主成分的抽取方法与第一...
5. 组间的分离程度可以通过主成分分析图中的距离和角度来判断，距离越远表示组间差异越大，角度则反映变量间的相关性。6. 此外，PCA图中的生物信息学意义也非常重要，需要结合实验背景和生物学知识来解释结果。7. 综上所述，学会解读PCA图不仅需要理解其数学原理，更重要的是要结合实验设计和生物学...
§8.3主成分分析结果的解释和图示 8.3.1用少数几个主成分的变化来近似代替原来多个变量的变化 由主成分分析的数学模型可知,原变量 可以用主成分 表示,即有 , 用矩阵形式表示,就是 。 相应地,原变量数据矩阵 与主成分得分阵 之间,也有这样的关系: 。 设,其中 是由主成分 的观测值组成的向量,并设 ,就有 。
结果分析KMO和Bartlett检验显示，数据适合作因子分析，KMO值为0.711，Bartlett球形检验p值极小，说明变量高度相关。2. 公因子方差表显示，如语文的公因子方差为0.848，说明80%的方差由公因子解释。3. 总方差解释表明前3个成分解释了79.393%的总方差，可提取这3个因子。4. 成分矩阵显示学科间的相关性...
主成分分析在SPSS中的操作及应用主要涉及标准化数据、执行主成分分析、解释结果等关键步骤。以分析30名中学生期中考试成绩为例，包含语文、数学、英语、物理、化学、生物、美术和音乐八门课程。操作步骤如下：1. **数据标准化**：首先，打开数据文件CJ.sav，选择“分析→描述统计→描述”，将相关变量选入...
解释主成分分析的主要结果 了解关于 Minitab 的更多信息 请完成以下步骤来解释主分量分析。主要输出包括特征值、分量解释的方差比率、系数和几个图形。 关于本主题 步骤1:确定主分量数 步骤2:根据原始变量解释每个主分量 步骤3:标识异常值 步骤1:确定主分量数 ...
然而，涉及到多个变量时，结果过于复杂，无法准确的展示。这时，用到PCA分析的关键一步，降维。简单来说，通过减少数据中的变量来化简数据；这里的减少指标，并不是随意加减，而是用复杂的数理知识，得到几个“综合指标”来代表整个数据，这个综合指标就是所谓的主成分！【简单的两组比较】先观察一下图片...