作业帮主成分分析的KMO检验过小怎么办
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/30 13:54:24
数据标准化; 求相关系数矩阵; 一系列正交变换,使非对角线上的数置0,加到主对角上; 得特征根xi（即相应那个主成分引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列; 求各个特征根对应的特征
去看看三月号的男人装,里面有些关于ZIPPO的真假分辨方法哦,说不定有提到
一般要读KMO、碎石图、累计解释率、共同度、因子最大正交旋转后的rotate图
那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.
KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.
不可以的如果要尊重事实的话,你数据出来就是这样的结果,为什么要拒绝这样的结果呢?
仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!
是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习
KMO是做主成分分析的效度检验指标之一,以前的文献中写说,KMO在0.9以上,非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间,很适合；在0.7-0.8之间,适合；在0.6-0.7之间,尚可；在0.5-0.6
KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P
做光谱实验
你可以去上海复鑫化工分析技术中心分析一下就出来了啊,我上次也是在他那里分析的,结果真的很准确
效度分为很多,你说的应该是结构效度因子分析有标准步骤,不是说你这么做因子分析就不好,他那么做因子分析就好需要对哪些变量做因子分析,要根据你的目的来决定kmo是必须要看的我经常帮别人做这类的数据分析
先看看你的前三个主成分累积贡献率有多少,只要贡献率够大就可以删去.事实上选取多少个主成分都是人为定的,只要包括尽可能多的信息并且满足题目的误差要求的就可以了.
解题思路：波尔多液的组成解题过程：解：波尔多液的组成是氢氧化钙和硫酸铜的混合溶液配制时不能把石灰乳倒入硫酸铜溶液中，因为这样配制出的波尔多液容易沉淀，防病效果差，还会出现药害。在配制波尔多液时要用陶瓷
因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特在spss中的因素分析时有关于bartlet球形检验的选项,如果sig值小于0.05,则
智远检测好,我前段时间就拿了一些进口的调料去他们那里分析,通过他们的分析才判断里面的成分,分析挺精确的,如果你要求比较高的话可以叫他们做精细分析,而且他们是跟中科院合作的公司,技术方面信得过,希望采纳
你得设置因子载重值排序啊,你看特征根值大小进行比较哪个影响大
主成分分析的发展史,以分析化学发展史为例分析化学是化学的一个重要分支,它主要研究物质中有哪些元素或基团(定性分析)；每种成分的数量或物质纯度如何(定量分析)；原子如何联结成分子,以及在空间如何排列等等