主成分分析，荷载系数矩阵中系数正负号怎么理解？
能否理解为：荷载系数绝对值大小，反应这个影响因素对因变量的影响越大？
问题描述：滑坡受到多因素影响（断层距，加速度，上下盘，坡脚，坡高，岩性，岩体结构），我想通过主成分分析寻找上述因素中，那些因素对滑坡影响大。我得到的主成分荷载矩阵如下：
我的疑问：按照常理，距离断层的距离越远，滑坡越少，为什么这里的系数为（0.812），同样，对于加速度（PGA,-0.851），为什么是负数，负数的意思是不是表示：加速度越大，滑坡越不容易。这样理解和常识不符，但是荷载举证的系数是负值。
PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
D 0.812 0.433 -0.086 0.100 -0.106
PGA 0.290 -0.851 0.152 0.216 0.090
H/F 0.921 -0.251 0.054 0.279 -0.023
θ 0.187 -0.535 0.183 -0.710 0.087
H 0.284 0.459 0.419 -0.137 0.681
RT -0.463 -0.167 0.517 0.472 0.184
α 0.081 0.221 0.779 -0.123 -0.536
按照常理，距离断层的距离越远，滑坡越少，为什么这里的系数为（0.812），同样，对于加速度（PGA,-0.851），为什么是负数，负数的意思是不是表示：加速度越大，滑坡越不容易。这样理解和常识不符，但是荷载举证的系数是负值。
因子得分系数矩阵可以直接的出来的，在得分（score）那个选项里面有显示因子得分系数矩阵那一项。matlab使用主成分分析的话，主要考虑特征值占比近85的几个特征值，它们对应的也就是前几列得分系数。
扩展资料：
在因子分析中，通常只选其中m个（m<p）主因子，即根据变量的相关选出第一主因子ƒ1，使其在各变量的公共因子方差中所占的方差贡献为最大，然后消去这个因子的影响，而从剩余的相关中，选出与之不相关的因子，使其在各个变量的剩余因子方差贡献中为最大，如此往复，直到各个变量公共因子方差被分解完毕为止。
参考资料来源：百度百科-因子载荷