因为“成分 矩阵”是主人成分 分析法，主人成分分析了和因子 。您必须选择正交或倾斜旋转才能产生“旋转成分 矩阵” ， 你可以用主成分 分析法来做你会发现没有“旋转成分”因为“成分 矩阵”是主成分 分析法“旋 。
1、MATLAB和SPSS的主 成分分析以下均为个人观点 。首先，我认为楼主对成分的分析还没有一个清晰的认识，导致给出的数字并不是最终判断分析的结果 。在多元统计分析中，principal 成分 analysis依赖于因子 analysis的结果 。请原谅我的唐突 ， 楼主给的图是因子 载荷矩阵轮换前因子载荷数组是真的 。在因子的分析中，因子的旋转是非常关键的一步，目的是使每个变量都有一个较大的载荷度只在一个共同的因子上 。
楼主做的分析有五类委托人成分和十一个变量指标，最后的分析结果是五类关键因子，分别对五类委托人成分起关键作用 。按照楼上的回答 ， 是错的，反正有五个重点群体 。因子很明显，把指标分成两类是相当容易的，一类是正的，一类是负的 。但是载荷的高度意味着数值大(不是绝对值)，楼主可以自己分析 。你给的载荷 matrix中的正值从0.7不等 ， 所以把这样的指标归结为在主成分中起关键作用是不合理的 。
2、SPSS主 成分分析【主成分分析法 因子载荷矩阵】根据你的统计结果 ， 可以看到F，H，K ， J是本次分析的要点因子 。数字上，第五项应该不存在 。所以F，H，K和j 因子是主要影响因素 。以下均为个人观点 。首先，我认为楼主对主成分的分析没有一个清晰的认识，导致给出的数字并不是最终判断分析的结果 。在多元统计分析中，principal 成分 analysis依赖于因子 analysis的结果 。请原谅我的唐突，楼主给的图是因子 载荷矩阵轮换前因子载荷数组是真的 。
说白了，指标在主成分上一分为二 。楼主做的分析有五类委托人成分和十一个变量指标 ， 最后的分析结果是五类关键因子，分别对五类委托人成分起关键作用 。按照楼上的回答 ， 是错的，反正有五个重点群体 。因子很明显，把指标分成两类是相当容易的，一类是正的 ， 一类是负的 。但是载荷的高度意味着数值大(不是绝对值)，楼主可以自己分析 。你给的载荷 matrix中的正值从0.7不等 ， 所以把这样的指标归结为在主成分中起关键作用是不合理的 。
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