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改进的主成分分析,spss主成分分析

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请简单举例说明分析主成分分析和因子分析两者的区别 。Main 成分 分析旨在信息集中(但很少关注Main 成分和分析)权重计算和综合得分计算，你分析 its 成分、main 成分中的综合分数是用来做什么的 。
1、处理遥感图像时,需要进行投影转换,则投影转换的目的是?投影转换的目的是将图像转换成你想要的投影模式 。比如你有一张影像，它是朗伯投影，而中国使用的是高斯克里金投影模式，那么你就需要把影像转换成高斯克里金投影 。有时候你有多张图像，当每张图像的投影不同时，那么你就不能叠加图像，也不能拼接图像 。你应该以一个图像的投影为标准，将所有其他图像转换成这个投影 。ENVIERDASARCGIS有投影转换功能，可以自己试试 。

2、如何spss因子 分析求权重使用spss掌握成分 分析时，原始变量默认是标准化的 。首先在spss中输入需要分析的变量，然后输入分析→数据约简→因子 。首先单击描述 。单击提取 ， 然后选择屏幕绘图；在显示复选框中；

3、主 成分变换和缨帽变换的异同 main 成分变换与cap变换的异同:1 。main成分transformation:又称main/成分分析(PCA-2/(PCA)将一组可能相关的变量变换成一组线性非线性 。-2/ process，是通过正交变换将一组可能相关的变量转化为一组线性无关变量的统计过程 。应用:图像压缩 ， 图像去噪 ， 图像增强，图像融合，特征提取 。2.流苏帽变换是基于图像的物理特征的固定变换 。其实是一个特殊的main 成分变换 ， 但与main 成分 分析不同的是，流苏帽变换后的坐标轴并不指向main 成分方向 。

4、主成份 分析spssmain成分分析不是独立的统计阶段，而是初步结果 。它的应用有两个方面:一是main 成分 evaluation ， 二是main 成分 regression 。这里只给大家介绍主成分评价 。Main 成分评估的步骤:第一步，原始数据无量纲化，公式减去均值和标准差 。如果使用统计软件SPSS ， 单击菜单“分析描述统计描述”，将所有变量选择到变量框中，勾选“将标准化分数另存为变量” ， 然后单击确定 。第二步 ， 在SPSS中点击菜单“成分加载矩阵”，计算特征根、方差贡献率、累积方差贡献率和本金成分加载矩阵 。
表1给出了两个main 成分的特征根，分别为5.624和1.997 。表1方差分析表2(示例)Principal 成分矩阵第三步，提取Principal 成分从表1中可以看出，已经提取了两个Principal成分第四步，测量特征向量特征向量等于本金成分矩阵(表2)除以特征值的平方根 。
5、有一未知样品,让你 分析其 成分,请谈谈你的 分析步骤,并举例说明1 。观察阶段 ， 包括形状、气味和颜色等物理特征 ， 以确定符合物理特征的候选化学品 。2.验证阶段需要实验验证 ， 比如验证水溶性，或者与某些化学物质发生化学反应，得到沉淀物和特定颜色的化学物质 。3.得出结论，有些东西用物理方法很容易区分，有些很难，比如如何区分NaCL和KCL 。然后你可以准备两杯等量的水，分别溶解，看你最多能溶解多少 。你可以自己思考一下中间的过程，最后可以求出溶解度，然后和NaCL，KCL的溶解度对比，就可以得出结论了 。
选择6、主 成分个数的选取原则【改进的主成分分析,spss主成分分析】principal 成分个数的原则是先计算每个principal 成分的方差，再计算它们各自的方差贡献率(即对应principal成分的方差除以总方差)，根据累计贡献率取最上面的m (m) 。

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