主成分分析载荷量大小?

很大有多大?数值多大?你为什么觉得大跟理论值比较了?abaqus中有缩放的可能你看到是放大系数比较大的变形图再问：即使载荷是0.1，轴弯曲也超过45度再答：有理论值吗？？载荷单位对不对？那你加载0.0

主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标.　　在统计学中,主成分分析（principalcomponentsanalysis,PCA）是一种简化数据集的技术.它是一

论文英文摘要主成分分析方法是一种将多个指标化为少数几个不相关的综合指标(即主成分)的多元统计分析方法.由于其具有消除各指标不同量纲的影响,以及消除指标间相关性所带来的信息重叠等优点,近几年,该方法在社

这个很容易,看来你不会用SPSS呀,在SPSS中运用因子分析功能,只是这不是三言两语能说明白的,建议借本这方面的书来看,

analyze（分析）->DimensionReduction（降维）->factor（因子分析）->选中variables（变量）->extraction(抽取)->correlationmatri

正负号只是表示关系的正负这不影响主成分分析主要看绝对值的大小绝对值大就表示关系强

这个不能说此次分析就是失败的,应该说是你的变量或者说是问卷设计有问题当然也可以不一定参照必须要大于0.5,但是常规的都是这样参照的这个因子载荷低有可能是问卷变量设计问题,有可能是数据采集质量有问题如果

未旋转的因子矩阵：不是说x7是最主要的因素,而是说x7与第1个成分的相关性最大,且为正相关.通过你这个因子矩阵表,很难将各个x进行分类,可以进行因子分析,得到旋转后的因子矩阵.旋转后的因子矩阵：表中的

简单的说吧.假如现在你有x1,x2,x3,x4等四个变量,主成份的目的就是找到另外的几个变量（少于4个）,使之能涵盖x1~x4等四个变量的尽可能多的信息.用方程表示大概就是：y1=a1*x1+a2*x

因子载荷矩阵里,最左一列是项目（题目）,最上一行是因子（主成份）,下面就是各项目在各因子上的载荷,载荷按高到低排好序就可以看出各因子包括哪些项目.

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

从你得到的结果老看,数据之间的相关性较小,不适合做主成分分析,并且可能你的变量太多,数据过少导致很多数值没有.

是不是单位没有搞清楚!

曲线中转到应力不变而应变不断增加的位置,就是屈曲载荷位置.

先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了

你肯定是选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”,你可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的,因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析

主成分的选取可以有2种方法：1、取累计贡献率大于85%的成分；2、取所有特征值大于1的成分.当符合上述任意一种时均可拿来做为最后的主成分.当然SPSS软件默认的是第二种.主成分的选取和你说的载荷量小于

静力载荷试验是工程地质上的一种现场试验,指通过一定垂直压力测定土在天然产状条件下的变形模量、土的变形随时间的延续性及在载荷板接近于实际基础条件下估计地基承载力等.静力载荷试验应在建筑物基础砌置深度的承

荷数....32333435363738394041424344公斤....112115118121125128132136140145150155160荷数454647484950515253545

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