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主成分分析结果

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在多元统计分析中，本金成分 分析取决于因子分析的结果 。Master 成分 分析(PCA master成分分析例:一个平均值为(1 ， master成分，在SPSS中，多元统计分析的主要实现方式是因子分析 ， 所以你的图是因子分析的结果，主成分 分析是借助因子 。

1、用SPSS作主 成分 分析,选入数据框里的指标是21个,但结果显示的只有14个...如果楼主问这个问题，说明你不太了解楼主的操作原理成分 分析 。在SPSS中，多元统计分析的主要实现方式是因子分析，所以你的图是因子分析的结果，主成分 分析是借助因子 。表中的14个因素是公共因素，而不是原来的21个可变指标 。简单来说，系统根据你的数据，为你选择14个对Y有重大作用的公共因素 。这些因素有原始变量的影响，但不是原始变量 。

以下是对你图的理解 。本次操作前三个公因子的累计方差贡献率达到57.222% 。系统提取前三个公因子作为主因子 ， 这是系统给出的结果 。实际上要求主因子成分的累计方差贡献率不能低于80%，否则这个因子分析就不成功 。目测你的分析结果不适合作为因子分析 。建议你查一下KMO检验值，或者你的21个变量中有不适合多元统计的因子分析 。

2、MATLAB和SPSS的主 成分 分析以下均为个人观点 。首先，我认为楼主对main 成分 分析，没有搞清楚，导致给出的数字不是最终判决的结果分析 。在多元统计分析中，本金成分 分析取决于因子分析的结果 。请原谅我的唐突，楼主的因子载荷矩阵图是旋转前的因子载荷矩阵是真的 。在factor 分析中，因子旋转是一个非常关键的步骤，目的是使每个变量只对一个公共因子有较大的负荷 。

楼主做的分析有5种本金成分和11种可变指标 。最终分析结果是五种关键因素，分别在五种本金成分中起关键作用 。根据楼上的回答，是错的 。显而易见 ， 有五组关键因素从不轮换，尽管将指标分为两类是相当容易的，一类是积极的，另一类是消极的 。但是高负荷意味着大值(不是绝对值)，楼主可以自己查一下分析，你给的负荷数组中的正值从0.7不等 ， 所以把这样的指标归结为起关键作用是不合理的主成分 。

3、spss主 成分回归 分析的结果怎么提取出主要变量1 。首先打开一个分析的SPSS数据进行线性回归，然后点击[分析回归线性] 。2.然后将因变量和自变量放入相应的方框中，如下图所示 。3.然后可以选择变量，也就是过滤变量，用右边的“规则”按钮建立一个选择条件，这样只有满足这个条件的记录才能回归到分析 。4.然后点击右边的统计，打开统计量程对话框，然后勾选图中的选项 。

4、主 成分 分析(PCAmain成分分析例:平均值为(1，3)的高斯分布，在(0.878，0.478)方向的标准差为3，在其正交方向的标准差为1 。这里黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量 ， 其长度与对应特征值的平方根成正比，以原分布的平均值为原点移动 。在多元统计分析中，principal成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术 。

这是通过保留低阶主成分并忽略高阶主成分来实现的 。这样的低阶成分往往可以保留数据最重要的方面 。但是，这不是一定的，要看具体应用 。因为主成分 分析依赖于给定的数据，所以数据的准确性对分析的结果影响很大 。master成分分析是卡尔·皮尔逊在1901年为分析数据和建立数学模型而发明的 。其方法主要是得到数据的principal 成分(即特征向量)及其权重(即principal成分分析(主成分分析)，简称PCA)，这是最重要的数据降维方法之一 。本文从主成分分析的思想出发 ， 逐步推导主成分分析 。对于，我们要从一个维度降到另一个维度，同时要把信息损失降到最低 。比如从维度到:我们可以把维度降低到第一个主成分轴或者第二个主成分轴 。那么如何找到这些本金成分轴，选择最优的成分轴呢？
【主成分分析结果】先解决一些基本概念 。要获得原始数据的新的表示空间，最简单的方法是对原始数据进行线性变换(基变换):其中原始样本是基向量和新的表达式，数学表达式:其中是行向量，代表第一个基数，是列向量 ， 代表第一条原始数据记录 。那时，它是基地的次元空间 。

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