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主成分分析如何看结果
为什么SPSS不能求解
主成分分析
的
结果
?
答:
1. 进入SPSS的数据编辑视图。2. 检查变量类型,将所有字符串变量转换为数值类型。3. 转换完成后,即可重新执行
主成分分析
,并得到权重
结果
。请注意,在进行变量类型转换时,确保所使用的字符串变量不会因为转换而丢失重要信息。如果变量包含分类数据,可以使用“计算变量”功能创建新的数值变量,或者在原始...
spss
主成分分析
,
如何
让变量的数量大于1
答:
步骤3/6 在弹出的界面中,将需要
分析
的变量选择放入右侧变量框中 步骤4/6 此时,点击界面中的“描述”,可以选择输出
结果
中的各个参数,按需要选择即可。此处我选择了4个,然后点击“继续”步骤5/6 在此界面中点击“提取”,默认图片中的参数即可。点击“继续”步骤6/6 单击“确定”,在输出窗口
查
...
主成分分析
法
怎么
做
答:
③计算R的特征值和特征向量 ④计算主成分贡献率和累计贡献率,其计算公式如下图所示:⑤写出主成分,取累计贡献率超过80%的成分 ⑥最后利用
结果
进行后续分析 这一切都可以在Matlab软件中实现,详细的代码如下图所示:总而言之,利用
主成分分析
法可以解决多重共线性问题,是回归和聚类必备的基础方法。
灰色关联分析与
主成分分析
的区别是
答:
灰色关联度和
主成分分析
的最终
结果
有相似之处,原理上却大不相同。根据查询相关资料信息显示,主成分分析得到的每一个主成分对整体的贡献度以及各主成分的累计贡献度。灰色关联度所得到的则是各“比较数列”和所事先选取的“参考数列”的相关程度。
主成分分析
和因子分析有什么区别?
答:
4、主成分的数量不同
主成分分析
的主成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分(只是主成分所解释的信息量不等),实际应用时会根据碎石图提取前几个主要的主成分。而因子分析的因子个数需要分析者指定,指定的因子数量不同而
结果
也不同。5、应用范围不同 在实际的应用过程中,主成分分析常...
SPSS
主成分分析
求助
答:
1、确认选择这个选项吗?见下图。理论上选择这个选项,不可能没有
结果
的。2、调换位置后,变量名是否变化了?3、String类型的数据只能分类变量,否则是不能用来说做数据
分析
的。分类变量,将字段改成字符串类型的就可以了。分析时,spss会自动对分类变量进行数字编码的。
用SPSS已经做出了因子分析,那么具体的
分析结果
应该
怎么看
呢?
答:
KMO检验统计量在0.7以上,说明变量之间的偏相关性较强,适合做因子
分析
,球形检验p小于0.001,说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性,表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度,根据你的数据,你提取的公因子是两个,第三个表格是指提取的俩个
主成分
能解释差异的比列,第四个...
成分
矩阵
怎么看
?
答:
问题七:怎么根据spss旋转成分矩阵划分量表的维度? 50分 同一列下面因子载荷最大 问题八:spss因子
分析结果
旋转成分矩阵
怎么看 看
最大因子载荷系数在哪个因子下面 问题九:我想咨询一下spss中
主成分分析
的时候得到的相关矩阵表是什么含义啊,
如何看
两个变量之间的相关性是比较大 就是两个变量的相关性...
利用matlab 进行
主成分分析
时
如何
获得主成分得分矩阵,或者获得主成分得 ...
答:
对于上述例子,Matlab进行
主成分分析
,可以得到如下
结果
。① 以及每一个主成分的贡献率和累计贡献率,如表2和图1。表2. 特征根及主成分贡献率 主成分 特征值 贡献率% 累积贡献率% 1 4.661 51.791 51.791 2 2.089 23.216 75.007 3 1.043 11.589 86.596 4 0.507 5.638 92...
只提取出一个
主成分
说明什么?这个主成分贡献率达到92%,要
怎样分析
...
答:
共享率达到92%已经很高了,说明这个
成分
基本包括了原来那些变量所包含的信息。
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