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主成分分析特征根

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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 。与master成分-2/相比，作者提出了一种利用SPSS的PC方法得到因子载荷矩阵的方法，然后根据master分析与因子分析的关系 。

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，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，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 。
【主成分分析特征根】
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 。

2、如何用SPSS软件进行主 成分 分析如何用SPSS软件抽象主-0 分析郭先光的文章指出统计中的主成分分析软件SPSS/PC。本文比较了master成分分析和factor 分析的异同，进一步指出master成分分析不能直接用SPSS软件处理 。根据principal 成分分析与factor 分析的关系，作者提出了一种利用SPSS的PC方法得到因子载荷矩阵，进而得到特征 vector建立principal-0的方法 。

例如 ， 使用factor命令 ， 可以计算因子分析使用该命令时 ， 可以指定提取因子的方法，包括PC (main 成分 method)、PAF(主轴因子法)等 。 ， 还可以指定因子的旋转模式 。
3、怎样用matlab实现主 成分 分析?function回顾了PCA的步骤，并用python实现 。我深深的发现，当年学的特征 values和特征 vectors是如此的强大 ， PCA是一种无监督的学习方法，也是一种非常常见的降维方法 。当数据信息的损失最小时 ， 数据的数量从n变为k( 。

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