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因子分析后聚类

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聚类 分析我用了因子molecule聚类分析因子得到的结果 。因子分析Process？2.因子-2/因子分析指从变量组中提取共性的统计技术因子 ， 聚类 分析是探索性的分析，在分类的过程中 ， 人们不必事先给出一个分类标准，聚类 分析我们可以从样本数据入手 。

1、 因子 分析常见问题汇总,你想知道的都在这里以SPSSAU系统为例，总结了因子-2/的常见问题 。①问题1:抽取-1的号码/号码抽取因子是一个综合的选择过程 。默认以“特征根大于1”作为因子的提取标准 。特征根不是唯一的标准 。除了这个特征根，还可以通过累积方差贡献率、砾石图等指标综合判断 。如果期望维数(分析)在因子之前已被划分，还可以设置因子 at 分析的个数，并根据以上指标进行调整 。

用[一般方法]和[相关性]得到相关矩阵 。③问题3:如何处理因子和分析与对应项不一致？一般有三种情况:第一种是一个分析 item对应多个 。该项目无法分类；第二种是该项与对应的因子，存在严重偏差；第三是每个因子下物品的负载系数或通用性很低 。解决方案:第一种情况一般可以接受 。如果后两种情况出现在其他项中，则先处理后两个问题 。删除此项后，请重新-分析 。

2、 因子 分析法如何确定主成分及各个指标的权重?如果使用因子 分析的目的是计算权重，则可以使用旋转方差解释率计算主成分权重 。比如抽取两个因子，轮换后方差解释率分别为39.759%和24.061%，轮换后累计方差解释率为63.820% 。然后归一化(即除以累计方差解释率)得到权重，计算如下表:因子 分析在SPSSAU的高级方法中可以得到方差解释率和累计方差解释率 。输出结果中还提供了每个指数的权重 。
【因子分析后聚类】
确定数据的权重也是data 分析的重要前提 。可以用SPSS的因子-2/的方法来确定权重 。主要步骤如下:(1)首先对数据进行标准化，这是因为不同数据的量纲不一致 ， 所以必须无量纲化 。(2)对标准化数据进行因子-2/(主成分法)，使用方差最大化旋转 。(3)写出本金因子的得分和各本金因子的方程贡献率 。

3、SPSS 聚类 分析过程解析

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