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主成分分析 变异率,第一主成分的变异度

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请问PCA master成分-2/、redundancy 分析和PCA master成分-2/？当spss是main 成分 分析，spss是main 成分 分析，SPSS是main 成分 分析 。

1、主 成分 分析(PCA映射关系的不同并不影响它 。关键是特征值的累积贡献率达到一定值，可以取这些主特征值 。主成分分析本质上是一种降维技术，将多个变量通过旋转在几个维度(最好是两个)上表示，并据此分类 。但是旋转的方法不一样，投影的结果也不一样，所以你会看到特征向量的绝对值是一样的，但是符号是相反的 。这就像一个旋转方法把一个点投影到X轴上方 ， 另一个方法把它投影到X轴正下方 。

2、spss在主 成分 分析中,如何得出特征值,贡献率和累计贡献率,补充图中的...1输入数据 。2: 00分析下拉菜单 ， 并选择数据缩减下的因子 。3打开FactorAnalysis后，逐个选择数据变量，进入变量对话框 。4单击主对话框中的描述按钮 ， 打开因子分析:描述符子对话框，选择统计列中的UnivariateDescriptives项，输出变量的均值和标准差 ， 选择CorrelationMatrix列中的系数项，计算相关系数矩阵 ， 单击继续按钮 ， 返回因子分析主对话框 。

3、请问pca主 成分 分析中,贡献率怎么计算?apcs计算?PCA用更少的M个特征代替原来的N个特征 ， 新的M个特征必须保证最大样本方差和独立性 。新特征是旧特征的线性组合，提供了解释结果的新框架 。PCA的原理是维度投影 。一般来说 ， 3维或更高的zhi维可以投影到2维或1维坐标上 。PC1和PC2是主成分得分，三维点投影到二维位置的位置是主成分得分 。其次，如何确定投影坐标的维数，需要一个累积贡献率，比如保证85%的信息，然后确定其坐标维数 。要计算，先计算协方差 ， 然后确定特征向量和特征值，通过累计贡献率计算维数，再将原始数据乘以特征值矩阵，得到得分 。具体可以看文献内容 。

4、SPSS主 成分 分析时,是不是得到的方差百分比就是贡献率,累计百分比就是累...第一个是特征值 。一般大于1或0.5 ， 累计方差百分比一般要求大于85%才能进行主成分-2/ 。你得到的是每个变量的指标和相关系数a，然后根据特征值b，得到向量系数u，ua/sqr(b) 。F1α 11x1 α 12x2 ... α 1pxpf2α 21x1 α 22x2 ... α2 pppp..................FM α m1x1 α m2x2 ... α mpxp然后根据成分构造F的综合模型 。

贡献率是指有效或有用的成果与资源消耗和占用的比率，即产出与投入的比率，或收入与成本的比率 。计算公式:贡献率(%)贡献量(产出量、收入量)/投入量(消费量、占用量)×100%贡献率还用于/123，456，789-2/各要素在经济增长中的程度 。成分 componentmatrix通过main 成分方法获得的因子载荷矩阵 。在比较同一组受试者时 ， 要保证两个实验处理之间没有相互影响，同时要平衡位置顺序 。

5、SPSS主 成分 分析方差解释率才60%,已经提取了5个主 成分了,什么原因啊?样...这个不好说 。一般来说，累计解释率在90%以上，基本属于理想状态，很难达到80%、90%属于优秀状态，60%、70%属于一般状态 。视情况而定可以接受，甚至50%以上都可以接受 。因为你以前有二三十个指标，现在集中肯定会损失很大一部分贡献率，所以最重要的还是看你的指标设计 。可以根据因子中各指标的负荷来看 。一般负荷在0.4以下的项目都需要删除，可以在问题题目上做一些删除，看看能提高多少 。

6、spss主 成分 分析中,特征值大于1的主 成分累计贡献率低于80%,怎么办...理论上是需要的，但实际操作要求没那么严格 。楼主可以做KMO检查，如果普检通过 ， 累计贡献率可以达到80%左右 。-1 分析和因子分析 。有些教材中，贡献率超过70%的主成分 分析例题还是拿出来做了~另外，我同意楼上的说法 ， 看看数据是否高度相关 。
【主成分分析 变异率,第一主成分的变异度】
7、冗余 分析和主 成分 分析的区别Main成分-2/方法与层次分析方法异同1 。基于相关性的两个指标之间的相关系数分析反映了两个指标之间的相关性 。相关系数越大，两个指标反映的信息相关性越高 。为了使评价指标体系简洁有效 ， 需要避免指标反映的信息重复 。通过计算同一准则层评价指标之间的相关系数，删除相关系数大的指标，避免了评价指标反映的信息重复 。
2.基于principal成分-2/(1)因子加载原理的指标筛选原理 。由principal成分-2/对其余指标，得出各指标的因子负荷 ， 因素负荷的绝对值小于或等于1 ， 绝对值越趋于1，该指标对评价结果越重要 。(2)基于master成分分析的指标筛选原理，因子负荷反映了指标对评价结果的影响程度，因子负荷的绝对值越大 ， 该指标对评价结果越重要，越应该保留；反之 ， 越应该删除 。

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