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如何用matlab做主成分分析,matlab主成分分析例题详解

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谁可以用matlab-1成分-3/求助matlab-1 。主程序分析ofmatlab-0/如何构建txt并实现Main方法-2 分析详细main方法-2 /，程序主成分-3/和因子分析 1的区别，在factor分析中，变量表示为各种因子的线性组合，而master成分/1233 。

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，所以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，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%年一亿元B元C万元D万元E万元F万元H万元数据因子分析的主要目的是简化题目的结构 ， 将大部分单项题目归入几个因子 ， 所以在spss中，因子分析是在降维菜单下 。所以最重要的因素分析就是用最小的维度贡献最大的变异，这应该是最重要的准则 。即使贡献率超过85% ， 也要看:一是维度是否过多，多重因素意义不大分析；第二，某些维度的贡献率低不低，贡献率低不重要 。

但是85%太苛刻了 。当然，如果能达到这个程度，维度少一些，每个维度的贡献率比较高，那就比较理想了 。spss做因子分析select principal成分number一般有两个标准:第一个是特征值 ， 大于1，这只是一个大概的想法；二是参考砾石图，看砾石图的拐点出现在哪里 ， 看地图在哪里趋于平缓 。结合这两点，再看累计贡献率是否合适，就可以完成元器件的选择了 。

3、主程序 分析之 matlab4、 matlab如何建立txt并实现主 成分 分析法详细的5、主 成分 分析和因子 分析的 matlab程序main成分分析和factor 分析 1的区别 。在factor 分析中 ， 变量被表示为各种因子的线性组合 。2.主成分 分析侧重解释变量的总方差，因子分析侧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 。
【如何用matlab做主成分分析,matlab主成分分析例题详解】5.在因子分析中 ， 因子的个数需要由-3指定/ (spss根据一定条件自动设置，只要特征值大于1的因子进入分析)，指定的因子个数不同，结果也不同 。在main 成分 分析中，-2/的个数是确定的 ， 一般有几个main 成分带几个变量，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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