主成分分析影响因素?
主成分分析是一种统计学 *** ,可以用于降低数据的维度,提取数据中最重要的信息,从而更好地理解和解释数据。
主成分分析的影响因素包括数据的样本数量、数据的特征和质量、主成分分析的算法选择、提取的主成分数量等。
主成分分析结果解释?
在主成分分析和因子分析的结果中,都会产生成分得分系数矩阵,用该矩阵中的系数与变量标准化之后的值对应相乘相加,便得出标准化的主成分得分,并且该值与“保存为变量”输出的FAC1_1等是相等的(略微的差异应该是计算时四舍五入的误差)。
主成分分析怎么看结果?
1.
点击“分析→降维→因子分析”,打开因子分析主对话框,点击“描述”按钮,打开“描述统计”对话框,勾选“原始分析结果”和“KMO 和 Bartlett 的球形度检验”,点击继续,
主成分分析(PCA)可以通过计算主成分的贡献率来评估它的结果。
在PCA中,每个主成分都表示原始数据集的一个线性组合。贡献率表示每个主成分解释了原始数据集方差的百分比。
在主成分分析和因子分析的结果中,都会产生成分得分系数矩阵,用该矩阵中的系数与变量标准化之后的值对应相乘相加,便得出标准化的主成分得分,并且该值与“保存为变量”输出的FAC1_1等是相等的(略微的差异应该是计算时四舍五入的误差)。
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