成分矩阵和旋转成分矩阵,求权重

在score那里点击第一个选项,最后OK,可以在原始数据中看到主成分得分.再问：直接用那个主成分得分*SQR(方差特征值)，再用方差特征值做权重就是最终得分吗？不需要用到载荷矩阵，是吗？再答：是的，用

spss熟练掌握我可以代分析的采纳哦

A=1/21/41/41/41/21/41/41/41/2解方程|A-xE|=0,化简得到(x-1)(x-1/4)(x-1/4)=0所以特征值是1,1/4,1/4x=1对应的特征向量：A-1E=-1/

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

Rotatingcomponentmatrix

我用Matlab算的,本征值和对应的本征向量分别为为h1=5.0900x1=[-0.2978,-0.9218,-0.1970,-0.1066,-0.1066]h2=-0.0327+0.6750ix2=

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.

对的,每一列下面比较大的归为一类就行了

A=[213;231;213];[x,y]=eig(A)%求得x为特征向量矩阵,y为特征值矩阵[mm]=find(y==max(max(y)))%找到y中对应最大的特征值所在列mw=A(:,m)/su

|A-λE|=(-1-λ)(-2-λ)^2所以A的特征值为:-1,-2,-2λ=-1时A+E=-1100-11000化成10-101-1000所以λ=-1的特征向量为c(1,1,1),c为非零数.当λ

你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可

用直交旋转的图直交旋转后因素解释更为显著

(1)(A-E)(A+2E)/2=E,所以可逆,其逆就是(A-2E)/2(2)行互换,相当于A乘以初等矩阵,初等矩阵可逆,所以B可逆

cosθ-sinθsinθcosθ这个是坐标系顺时针,也就是坐标系中的点逆时针,如果是坐标系逆时针,也就是坐标系中的点顺逆时针只需将θ换成-θ,也就是cosθsinθ-sinθcosθ

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

若旋转矩阵记为A=|cosa,-sina||sina,cosa|可以证明A^k=|cos(ka),-sin(ka)||sin(ka),cos(ka)|∴cos(ka)=1,sin(ka)=0ka=2n

设是任何维的一般旋转矩阵:两个向量的点积在它们都被一个旋转矩阵操作之后保持不变:从而得出旋转矩阵的逆矩阵是它的转置矩阵:这里的是单位矩阵.一个矩阵是旋转矩阵,当且仅当它是正交矩阵并且它的行列式是单位一

0.38050.24000.12020.12020.08480.05435.7620此矩阵的一致性可以接受!CI=-0.0476CR=-0.0378依次；权重、最大特征根、CI,CR,你做的层次分析法