1樓：帳號已登出
主成分分析的特徵根λ求法1. 技術原理 主成分分析方法(pca)是常用的資料降局茄維方法，應用於多變數大樣本的統計分析當中，大量的統計資料能夠提供豐富的資訊，利於進行規律探索，但同時增加。
2. 方法流程 1)首先對資料進行標準化，消除不同量綱對資料的影響，標準化可採用極值法 及標準差標答鏈準化法 ,其中s= (圖；
3. 適用範圍 主成分分析清臘孫不能作為乙個模型來描述，它只是通常的變數變換，主成分分析中主成分的個數和變數個數p相同，是將主成分表示為原始變數。
2樓：匿名使用者
<>《主成分分析的特徵根λ可以通過以下步驟求解：1. 計算協方差矩陣 對協方差矩陣c進行特徵值分解得到特徵值矩陣λ。
3. 特徵值矩陣λ的對角線上閉塌搭的元素即為協方差矩陣c的特徵值λ。4.
將特徵值按從大到衫蔽小排序，得到特徵轎拿根向量的排列順序。5. 將特徵值除以總體樣本量（或者樣本量-1）得到標準化特徵值，表示每個主成分解釋的總變異量的比例。
6. 根據設定的主成分數目，取前若干個標準化特徵值即可。
主成分分析特徵根小於1的原因
3樓：帳號已登出
主成分分析特徵根小於1的原因：特徵值超過1的只有3個，那你就只能提取3個，但是它們的累積貢獻率60%偏低了，不適合做主成分分析。
設方陣a可對角化，則存在方陣p有a=p^（-1）diag（a，b，c）p，diag（a，b，c）為對角陣，a，b，c為特徵值，因為a^m=pdiag（a^（m），b^（m），c^（m））p^（-1），若a小於1，則當m趨向於無窮時，a^（m）趨向與0，相當於該成分消失。
基本介紹。主成分迴歸僅從原自變數的樣本資料中提取主成分，沒有考慮自變數與因變數y的關係。作為主成分迴歸的推廣形式，webster等(1974)提出了特徵根迴歸(latent root regression，lrr)，將因變數也考慮進去了。
同樣，也是從原有資料中提取相互正交的主成分，從而在消去原自變數復共線性的同時，也使所建立的迴歸方程能夠表徵自變數與因變數之間的相關關係。
我想問關於主成分分析法的計算中，需要求特徵值，特徵向量，但是求它們的原因是什麼？
4樓：深海
小的特徵值則說明相關矩陣中對應部分的方差小，這樣，這個因子在不同情況下的變動就小，我們就可以選擇不分析這樣的因子。
因而，可以通過貢獻率來得到「主成分」
在主成分分析裡，如何提取主成分
5樓：俱懷逸興壯思飛欲上青天攬明月
因子分析---選項中有一項是特徵根植大於1 或者說是指定主成分個數，預設是提取的特徵根植為1， 你改成 下面的指定主成分個數那一項就可以了 你想指定幾項都可以 不過要小於所有變數個數。
fp = a1i*zx1 + a2i*zx2 + api*zxp
其中a1i, a2i, …api(i=1,……m)為x的協方差陣σ的特徵值所對應的特徵向量，zx1, zx2, …zxp是原始變數經過標準化處理的值，因為在實際應用中，往往存在指標的量綱不同，所以在計算之前須先消除量綱的影響，而將原始資料標準化，本文所採用的資料就存在量綱影響[注：本文指的資料標準化是指z標準化。
a = (aij)p×m = (a1,a2,…am,)，rai = λiai，r為相關係數矩陣，λi、ai是相應的特徵值和單位特徵向量， λ1 ≥ 2 ≥ p ≥ 0 。
進行主成分分析主要步驟如下：
1. 指標資料標準化（spss軟體自動執行）；
2. 指標之間的相關性判定；
3. 確定主成分個數m；
4. 主成分fi表示式；
5. 主成分fi命名；
主成分分析法的計算步驟。
spss做主成分分析提取的主成分是哪些
主成分分析可以理解為一種資料的處理理論，也可以理解為一種應用方法。而因子分析則可以理解為一種應用方法，因為做因子分析採用的比較多的就是用主成分分析的方法來濃縮因子。所以 其實所謂的區別只不過是在學科研究當中存在的，因為同屬於統計學的理論，所以一定要找出兩者的區別來。但是如果你只是應用的話，那就沒必要...
如何在excel中繪製主成分分析圖
參照 請問你現在知道怎麼畫圖了嗎？這不就是散點圖了嗎，只不過有6個系列而已 怎麼 excel和word辦公軟體 1 excel和word辦公軟體屬於office軟體裡的內容，解壓縮microsoft office 2010安裝包。開啟解壓縮的office2010安裝包資料夾，然後雙擊 安裝 以開始安...
用spss求成主成分分析問題，spss中未旋轉的因子載荷矩陣
未旋轉的因子矩陣 不是說x7是最主要的因素，而是說x7與第1個成分的相關性最大版，且為正相 權關。通過你這個因子矩陣表，很難將各個x進行分類，可以進行因子分析，得到旋轉後的因子矩陣。旋轉後的因子矩陣 表中的資料是每個x在每個共同因素的因素負荷量。1 2.代表提取的主成分，一般而言是越排在前面，就越與...