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主成分分析载荷

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【主成分分析载荷】当第一个委托人成分 分析是委托人成分 分析时，如何知道它是哪个自变量？统计方法:master成分分析(PCA)本文重点介绍降维中常用的统计方法之一:master成分分析 。关于SPSS factor分析main成分-2/factor载荷quantity，是不是大于0.5才能提?。吭谑导视τ弥校颐强梢耘卸显淞坑虢峁闹鞒煞?载荷矩阵的相关程度，成分矩阵中的每个元素都表示原变量在此 。

1、关于SPSS因子 分析主 成分 分析因子 载荷量只有大于0.5才能抽取么,没有一... 0.5比较常用，但不一定 。有时候可以根据需要提取一些0.4以上的数据 。当然 ， 也可以删除一些因子载荷的少量变量，而不是整个因子分析的变量 。从而部分载荷幅度将上升 。没有一定的标准 。可以试着旋转一下 。我帮别人做spss数据的时候总是这样分析 。这个分析不能说是失败 。应该说你的变量或者问卷设计有问题 。当然0.5以上也没必要参考，但是这个因子载荷 low总是这么参考的 。可能是问卷变量设计和数据收集质量的问题 。如果是第一个问题，可以先调整问卷题目，比如删除 。

2、统计学方法:主 成分 分析(PCA本文重点介绍降维中常用的统计方法之一分析:main method成分分析 。对于影响31个城市综合评价的8个指标，采用main 成分 分析方法确定8个指标的权重，并使用SPASS和Python进行操作 。principal成分分析(主成分分析)的主要思想是通过线性组合(矩阵旋转)将原始变量转化为若干个线无关变量，新生成的变量包含了原始变量的大部分信息 ， 从而达到降维的目的 。

在实际使用中，如果变量之间的数据波动较大，就需要对数据进行归一化处理 。但在标准化的过程中，一些原本描述变量间离差差异的信息会被抹去 。所以标准化要看实际使用场景 。主成分 分析对数据不要求正态分布，由于应用范围广，主要采用线性变换的技术 。通过对原始变量的综合和简化，可以客观地确定各指标的权重，避免主观判断的随意性 。

3、做主 成分 分析时怎么知道第一主 成分是哪一个自变量?在principal 成分分析中，第一个principal 成分是线性组合，是原始变量的线性组合，其中每个原始变量的系数都表示为第一个principal成分中的变量 。所以第一主元成分是原始变量的线性组合，无法指定一个原始变量在第一主元成分中是哪个自变量 。在实际应用中，我们可以通过查看main分析result的矩阵来判断原变量与main成分载荷matrix的相关程度 。

4、主 成分 分析时, 载荷矩阵中 载荷的正负区分有什么意义? 载荷矩阵中状语载荷的正负属性是什么意思？KMO抽样的适当性用于研究变量之间的偏相关系数 。KMO值越接近1 ， 因子分析对这些变量的影响越好 。大于0.9时效果最好，0.7以上可以接受 ， 0.5以下不宜因子化分析0.5 。Bartlett球面检验，近似卡方，显著性P < 0.001说明变量高度相关，足以为因子分析提供合理的依据 。
【问题】你说的是用SPSs软件做主成分 分析？【答案】负荷系数的绝对值反映这个影响因素对因变量的影响越大【答案】是【问题】正负有什么区别【问题】正负指向不同的结果，如何分离【问题】取决于绝对值【答案】 。绝对值差不多，但正值代表的意义和负值完全相反 ， 一般应该怎么做【问题】 。

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