1樓:
你學過線性代數bai嗎?需要du
你真正理解矩陣的特徵值zhi和特徵向量dao的意義,也就是專n維空間的各個維屬度上的特徵值和特徵向量。
還是以簡單的高中知識向你做個比喻吧,一條在第一第三象限的角平分線上的線段,在座標軸上的投影不能反映出它的最真實情況,因為縮小了根2倍,最佳方法是把座標軸逆時針旋轉45度才行。
這是二維空間的例子,其實n維空間旋轉和這個例子是一個道理的。
spss裡面的主成分分析的旋轉代表什麼意思
2樓:
你學過線性代數bai嗎?需要你真正理du解矩zhi陣的特徵值和特徵向量dao的意義,也回就是n維空間的各個維度答上的特徵值和特徵向量。
還是以簡單的高中知識向你做個比喻吧,一條在第一第三象限的角平分線上的線段,在座標軸上的投影不能反映出它的最真實情況,因為縮小了根2倍,最佳方法是把座標軸逆時針旋轉45度才行。
這是二維空間的例子,其實n維空間旋轉和這個例子是一個道理的。
急急急!spss主成分分析都要把旋轉中方法設為最大方差法嗎,公因子問題請教
3樓:呂秀才
最大方差bai旋轉 只是
其中du的一種旋轉方法,因為該方zhi法旋轉後dao的結果很清楚,專所以一般預設選擇都是這屬種方法
至於你做主成分分析 是需要看你的原始資料情況的,如果你原始資料變數就很少,不超過三五個這樣的,就沒必要做主成分分析。看
看你的資料應該是做主成分分析的變數也就只有2個吧 這樣根本沒必要做主成分分析
4樓:匿名使用者
1.你有幾組資料?資料變數太少(三四個)就沒必要主成分分析了內。一般來說,即使你的數
容據是三四組,2個公因子也不可能達到100%的貢獻率的,最多隻是接近100%。除非操作有誤或資料有誤或是你沒看明白結果。
2.一般來說,主成分分析(pca)要求資料之間自相關性不能太強,因此資料選取要考慮資料變數之間的相關性不能太強(彼此相關性太強的資料可以剔除,留下其中一組就行)。
3.每一個公因子f代表所有資料所反映的某一方面的共性,因此不同f之間是相互垂直的(所代表的資訊是彼此不相關的)。如果兩個公因子就達到95%以上的累積貢獻率,說明兩組共性就表達了絕大部分的總資訊量,所選資料代表的資訊量不是很大。
3.第一個公因子就達到85%以上,說明一個問題:資料組太簡單(同一變數的資料個數不夠),或是資料之間的相關性太強(一個資料就代表了其他資料的絕大部分資訊,資料多其實也只是重複反映同一個問題,等於資料不夠)。
這樣的資料不適合做pca分析。
5樓:匿名使用者
不是的,最大方差只是其中一個常用方法而已
我經常幫別人做類似的資料分析
6樓:
說明你只有兩個變數,那就沒必要進行主成分分析。
利用matlab進行主成分分析時如何獲得主成分得分矩
在軟體matlab中實現主成分分析可以採取兩種方式實現 一是通過程式設計來實現 二是直接呼叫matlab中自帶程式實現。通過直接呼叫matlab中的程式可以實現主成分分析 式中 x為輸入資料矩陣 一般要求n m 輸出變數 pc 主分量fi的係數,也叫因子係數 注意 pctpc 單位陣 score是主...
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主成分分析法在spss中沒有辦法直接實現,是通過因子分析來構建模型的.它們的區別還是模型構建體系不一樣,因子分析是 f ax 主成分分析則是用特徵根向量求出的矩陣算出因子得分,與因子分析直接得出的得分是不一樣的.主成分分析和因子分析有什麼區別?1 原理不同 主成分分析是利用降維 線性變換 的思想,在...
在英語語言學直接成分分析法,畫樹狀圖時,所有格如childs是什麼詞性
snp infl vpn v pp p np det ap he is dancing with the fat mayor wife 請問您現在知道了嗎 我也想知道?英語語言學問題,畫出下面句子成分分析樹狀圖 50 你好bai,the man 主語 who is in red 定語du 從句 修飾...