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- 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
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从结果来看，KMO值为0 722大于0 6，所以可以进行主成分分析。同时Bartlett球形检验结果显示p值小于0 05，可以进行主成分分析。 三、提取主成分 以特征根大于1为标准提取主成分， SPSSAU 得到各成分的特征根以及方差解释率见下表：
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PCA（主成分分析）の基本概念と応用をわかりやすく解説します。
- 如何理解主成分分析的主成分得分？ - 知乎
主成分分析的滥用 参考 [9]，国内以 \small \lambda_i \sum\limits_ {i=1}^r\lambda_i 作为权重对主成分加权得到的结果作为评价的综合评价的方法是对主成分分析思想的误用（如高惠璇老师的书中内容）。 主成分分析得到的主成分 \small \boldsymbol {Z}_1,\boldsymbol {Z}_2,\dotsb,\boldsymbol {Z}_r 仅使得其表示的信息量趋大
- 请问如何用通俗易懂的一句话解释主成分分析和因子分析？ - 知乎
同学们，大家好，今天我来给大家讲一讲什么是因子分析，想要理解因子分析，有一个概念要先清楚，那就是 ----- 高维数据。 这天，Johnny哥冲进一个女生宿舍，对宿舍内的女生的追求者人数做了一个调查，于是得到这样一个表，这个表有两列，讲的是一个女生的颜值和追求者人数的关系。 这是一个
- [Stata] 主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍 - 经管之家
[Stata] 主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍,其中，a称为得分，b称为载荷。主成分分析主要的分析方法是对相关系数矩阵（或协方差矩阵）进行特征值分析。Stata中可以通过负偏相关系数矩阵、负相关系数平方和KMO值对主成分分析的恰当性进行分析。负偏相关系数矩阵即变量之间两两偏相关系数的
- 主成分分析法到底怎么用的？过程模模糊糊的 - 知乎
1 期望与方差 看到这个小标题，读者也许会想，这里不是在讲线性代数么，怎么感觉像是误入了概率统计的课堂？ 这里我专门说明一下，在这里，我们的最终目标是分析如何提取数据的主成分，如何对手头的数据进行降维，以便后续的进一步分析。往往问题的切入点就是数据各个维度之间的关系
- 进行主成分分析后如何正确的对主成分进行解释？ - 知乎
进行主成分分析后如何正确的对主成分进行解释？ 主成分分析是 一种通过降维手段把多个变量化为少数几个主成分的统计方法，这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，他们通常表述为原始变量的某种线性组合。为了实现最有效率的降维，应使这些主成分所含的信息互不重叠。 使用SPSSAU案例
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