作业帮主成分载荷矩阵作业
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/17 21:57:22
用spss求主成分的得分有点麻烦需要自己进行换算的楼上说的直接保存得出的是因子得分,跟主成分得分是有差别的
因子得分系数矩阵可以直接的出来的,在得分（score）那个选项里面有显示因子得分系数矩阵那一项
spss熟练掌握我可以代分析的采纳哦
对于一般的可逆复矩阵来讲这个要求是做不到的,在QR分解当中只能要求上三角矩阵的对角元是实的(可以是正的),但不能要求整个上三角阵都是实的,因为QR分解本质上是唯一的.比如说1i2i3可逆,但不可能有满
analyze（分析）->DimensionReduction（降维）->factor（因子分析）->选中variables（变量）->extraction(抽取)->correlationmatri
好多年不碰MATLAB了.所以随便说说,仅供参考.”我想要保留50个波段得到的那四个中的是不是直接取SCORE中的前50行就可以?“应该不是.具体原因想不起来了.但明显记得应该不是.你再找找明白人问问
一般情况是选择这个面上的节点或者是单元来施加!彻底的方法是在建模的时候对这个需要加载的面做个切割等方法的处理,也就是模型有点修改,不再是简单的圆柱体,使得需要的面它是一个独立的面!
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
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.
analysis-datareduction-factor-extraction下自己选择分析方法
公斤或牛顿
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.
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
1?这个答过了c3+c1r1-r3f(λ)==(λ-2)(λ^2+2λ-8)=(λ-2)(λ-2)(λ+4)再问：c3+c1是一三行相加还是？再答：是第1列加到第3列列c行r
主成分分析的主要思想是将样本数据投影到一个维数较低的正交子空间内,而投影后的数据又能尽可能多的表达原来数据的波动情况（方差）对于一个线性变换A,成立Var(Ax)=A*Var(x)*A^T设变量x的协
不知道你的MSA2是怎么回事用[V,D]=eig(A)就好了,得到V就是特征向量,D得到是特征值对应的对角阵再问：MSA2已经给出再答：看了你的程序输出的特征值是A归一化后的矩阵Y的协方差矩阵的特征值