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怎么用因子分析的结果做聚类分析

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聚类分析，因子 分析，因此因子分析 ， 主成分 。统计因子 分析和聚类 分析例题答案我不知道你用什么软件做的，但是如果用SPSS软件，结果会是错的，而因子 分析实际上相当于主成分分析的逆过程，也就是用找到的公因子来解释变量 。
1、spss如何对4个样本10个变量做 聚类 分析,分成几类变量,和几个样本?或者应...要求是至少二十个样本和十个变量 。1.主成分分析在于原变量的线性变换，注意变换与变换；和因子 分析在于对原始变量的分析，注重分析和分解 ， 分为公因子和特因子 。2.这两种分析方法得到的新变量，即组成或因子，并不是对原变量进行筛选或提出后剩余的变量 。3.因子 分析只能解释部分变异(公因子) ， 主成分分析可以解释所有变异(如果提取所有成分) 。
因子 分析，几个变量不一定是共同的因子 ， 因为因子这里是男的因子，势存在于每个变量中 。5.SPSS-2分析process对变量间的量纲和单位的影响默认自动标准化 ， 开始前不需要单独标准化数据，因为标准化与否的结果是一致的 。6.spss 因子 分析重要结果:KMO值 。这个值算不算，跟变量个数和样本个数有关，不一定每次执行都会显示出来 。如果没有这样的结果，可以通过调整变量与样本的比例来实现 。
2、spss19.0用 因子 分析法计算综合得分(用来比较业绩的你需要找出是哪一个因子累计达到80% ， 然后根据抽取了多少个因子来计算 。在我们通过预计算知道抽取了多少个因子之后 ， 就开始正式计算了 。找到了相邻的两列，其中前一列是指单次因子方差贡献率，后一列是因子累计贡献率 。也就是说，前一列的值之和等于100，下一列的值是递增的，最后一列等于100 。扩展数据主成分分析主要是一种探索性的技术 。非常有必要在分析 data之前使用分析 data，让自己对数据有个大概的了解 。主成分分析很少单独使用:因子 分析将变量表示为每个因子的线性组合，而主成分分析表示主成分 。
3、spss中的 因子 分析要怎么做 。(1)首先把数据标准化 ， 因为不同数据的量纲不一致，所以必须无量纲化 。(2)对标准化数据执行-2分析(主成分法)，使用方差最大化旋转 。(3)写出本金因子的得分和各本金因子的方程贡献率 。FJβ1j * X1 β2j * X2 β3j * X3βNJ * Xn；Fj是主成分(j1，2 ， M)，X1 ， X2，X3 ， Xn是指标，β1j，β2j，β3j，βnj是主成分Fj中各指标的系数得分，ej用来表示Fj的方程贡献率 。
ω我不知道你用什么软件做的，但是如果用SPSS软件做的话，结果肯定是错的 。因为你有50多个变量，只有18条数据记录 ， 所以做-2分析时矩阵不能转置 。最好使用SAS来使用小样本方法 。下面是SAS做的图，看看你另一个问题的答案 。确定分类后 ， 在横轴上找一个值作为分类值 。
4、想问下, 聚类 分析,判别 分析, 因子 分析,主成分 分析和对应 分析各自的使用...聚类分析一般是描述变量或样本之间相似性的方法，事先不知道有多少个类别 。判别分析是指类别是预先已知的，并且有相应的分类数据，所以可以基于已知的分析数据建立一个分类规则 ， 然后通过建立的规则分析判断一个或多个未知类别的数据，确定它们属于哪一个类别 。所以因子 分析、主成分分析、对应关系分析与上述两种方法分析有很大的不同 。
其实可以理解为当我想到分析一些变量的时候这些变量的数量太多了分析听起来有点复杂所以可以用主成分分析减少变量的数量用找到的几个(公-)和因子但是有很多方法可以找到public 因子，不仅有主成分法，还有主轴因子 development，最大似然法等等 。
5、 聚类 分析地球化学勘探中经常研究元素和样品的分类 。聚类 分析提供了一些量化指标来衡量元素或样本的相似性 。利用这些指标，可以将元素样品按其相似程度划分为不同的类别，从而揭示元素或样品之间的本质关系，有助于研究元素的共生组合关系 ， 对岩体异常进行分类和评价 。根据分类对象的不同，聚类-1/分为R型聚类-1/(分类元素)和Q型聚类 。
【怎么用因子分析的结果做聚类分析】1.对数转换往往先把测得的数据转换成对数，因为大多数微量元素是对数正态分布，数据过于离散 。2.数据同质化数据同质化的目的是将完全不同的数据转变为相同级别的度量 ， 常用的均匀化方法有:(1)标准化用于R型聚类-1/，计算公式为:化探型中，zij为标准化数据；西吉是原始数据(对数值)；Xi是I个变量的平均值(对数平均值)和I个变量的标准差，σI =；I是变量的个数(I = 1，2，3，…，m)；j是样本数(j = 1，2，3，…，n) 。

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