主成分分析将多个有一定相关性的指标进行线性组合,以最少的维度解释原数据中尽可能多的信息为目标进行降维,降维后的各变量间彼此线性无关,最终确定的新变量是原始变量的线性组合,且越往后主成分在方差中的比重也小,综合原信息的能力越弱,与因子分析不同的是,因子分析是利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中...
step6:选择主成分个数(注意:主成分个数的选择,依赖于个人能接受的最大主成分个数,而特征根选择则是根据设定的阈值为界限,以大于该界限对应的主成分个数作为选取的主成分个数,默认为 1。) step7:点击【开始分析】,完成全部操作。 3.13 分析结果解读 以下生成的结果来源于SPSSPRO软件的分析结果导出 输出结果1:KM...
上表为主成分分析的根据载荷系数等信息所做的主成分权重分析,其计算公式为:方差解释率/旋转后累积方差解释率。 智能分析: 主成分分析的权重计算结果显示,主成分1的权重为65.291%、主成分2的权重为24.565%、主成分3的权重为8.217%、主成分4的权重为1.534%、主成分5的权重为0.278%、主成分6的权重为0.114%,其中指标...
SPSSPRO首页 登录 1 数据分析 微信用户_o2ILX5-w_2e2dc4a3 2023-07-19 08:32 主成分分析中成分矩阵公式的系数公式是什么?主成分分析中成分矩阵公式的系数分析报告中显示的是因子载荷系数除以特征根,但是为什么视频讲解中公式是除以特征根的平方根?1 关注 238 浏览 0 评论 分享 已设置悬赏积分 :1 关注 写回...
主成分分析(PCA) 1、作用 主成分分析将多个有一定相关性的指标进行线性组合,以最少的维度解释原数据中尽可能多的信息为目标进行降维,降维后的各变量间彼此线性无关,最终确定的新变量是原始变量的线性组合,且越往后主成分在方差中的比重也小,综合原信息的能力越弱,与因子分析不同的是,因子分析是利用少数几个公共...