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主成分分析及matlab实现

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谁可以使用matlabdecide成分-2/、主程序分析 of matlabMain成分-2/和因子分析of-0在-2/中，变量表示为各种因子的线性组合，而在main 成分 分析中，main 成分表示为变量的线性组合 。主成分-2/如何对标准化数据进行分类matlab程序主成分-2/如何对标准化数据进行分 。

1、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 ， 还没有搞清楚，导致给出的数字并不是最终判决的结果分析 。在多元统计分析中 ， 主元成分 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，分别在五种委托人成分中起关键作用 。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 。

2、谁会用 matlab做主 成分 分析,聚类 分析会的帮忙做下哈我把数据发下面会...%%PCA方法对样本数据执行分析%%关闭所有窗口，清空工作区，清空屏幕 。clearallclc%%样本数据%年A亿元B元C万元D万元E万元F万元H万元数据先求协方差矩阵，然后求协方差矩阵的特征值和特征向量，将特征由大到小排列，以贡献率大于85%~95%的特征值和特征向量作为其主成分和负荷，然后根据负荷求得分 。数据描述:使用的数据来源是从他人处复制的2012年全年的海面温度(SST)数据 。一直想找个好点的高手成分-2/data，一直没找到 。

(第一个参数好像是协方差矩阵，我还没见过 。)PCA的基本原理是一般图像的线性变换可以表示为yTx ， 其中X是待变换图像的数据矩阵，Y是变换后的数据矩阵 ， T是实现这种线性变换的变换矩阵 。如果变换矩阵T是正交矩阵，并且它由原始图像数据矩阵X的协方差矩阵S的特征向量组成，则线性变换变成principal 成分分析，Y矩阵的每一行向量在变换后是principal成分 。

3、主 成分 分析法怎麽对标准化处理的数据进行分级 matlab程序main成分-2/如何对标准化数据进行分类matlab程序将x1x12转置为指标名称，即行为指标名称，并将其列为数值 。然后打开软件，导入数据，点击分析>数据约简>因子分析，进入因子分析窗口，选择所有变量并添加到右框，点击描述>相关矩阵，检查系数，kmo点击继续返回因子 。一般软件都会标准化 ， 不要自己处理 。

4、主程序 分析之 matlab5、主 成分 分析和因子 分析的 matlab程序main成分-2/和factor 分析 1的区别 。在factor分析中，变量表示为各种因子的线性组合 ， 而main/ 。2.主成分 分析着重解释变量的总方差，因子分析着重解释变量间的协方差 。3.主成分 分析中不需要假设，但因子分析需要一些假设 。factor 分析的假设包括:公因子之间不相关 ， specificfactor之间不相关，公因子和特殊因子之间不相关 。
【主成分分析及matlab实现】5.在因子分析中，因子的个数需要由-2指定/ (spss根据一定条件自动设置 ， 只要特征值大于1的因子就进入分析)，但是指定的因子个数不同，结果也不同 。在主成分 分析，-1/的个数是确定的 ， 一般有几个主成分，有几个变量，与主成分 分析相比 ， 因子分析在解释上更有优势，因为它可以使用旋转技术来帮助解释因子 。

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