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主成分分析 载荷矩阵正负,成分矩阵和载荷矩阵

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p)在SPSS软件中成分 分析的结果中，以“成分 矩阵”为主 。在主成分 分析中，没有旋转的分量矩阵，所以只有分量矩阵和分量分数矩阵，主成分分析载荷矩阵主成分 载荷是怎么来的 。
【主成分分析 载荷矩阵正负,成分矩阵和载荷矩阵】
1、主 成分 分析(PCA映射关系的不同并不影响它 。关键是特征值的累积贡献率达到一定值，可以取这些主特征值 。主成分分析本质上是一种降维技术 ， 将多个变量通过旋转在几个维度(最好是两个)上表示，并据此分类 。但是旋转的方法不一样，投影的结果也不一样，所以你会看到特征向量的绝对值是一样的，但是符号是相反的 。这就像一个旋转方法把一个点投影到X轴上方，另一个方法把它投影到X轴正下方 。

2、我用SPSS19做主成 成分 分析,得出的结果与SPSS10的结果不一样,怎么回事...我经常帮别人弄这种数据是因为你乱搞分析 。以下是我个人的看法 。首先，我认为楼主成分 分析没有明确的认识，导致分析的图形是否是最终的判断 。在多元统计中分析 ， 本金成分 分析，是因变量分析的结果 。请可怜下一次攻击，但其实楼主因子载荷 矩阵？旋转前因子载荷 矩阵 。在因子分析中 ， 旋转因子是非常关键的一步，目的是使唯一的大载荷成为每个变量的公因数 。

楼主做了分析5个主要部分和11个变量指标 ， 最终结果分析是关键因素，在主要成分中起了关键作用 。楼上的答案是错的，这也是一个关键因素...从不旋转显然很容易找到想要的指标 。一种是正值为负值 。但是高负荷意味着更大的价值(不是绝对的)，楼主可以分析给正-2矩阵从00.7年开始，这样的指标归结起来主要成分起到了关键作用 。

3、一篇文献中主 成分 分析的问题,急急急.因为我看不清楚你的图表上写的是什么 。但是用一个大概的思路，解释一下每一列的意思！第一栏:小学人数成分 。第二列:每个主体的特征值成分 。特征值越大，本金成分在解释原方差时越重要 。第三列:每个因素可以解释的方差百分比 。第四列是解释方差的累积百分比 。下面是提取的两个本金成分 ， 以及解释的方差、百分比和累计百分比 。

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