旋转成分矩阵和成分矩阵-搜答案-搜搜做题作业网

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

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

不是一回事的

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

Rotatingcomponentmatrix

矩阵

解题思路：若向量a经过矩阵A变换后所得的向量为b（写成列向量），则b＝Aa；本题中的A是单位矩阵，它对应的变换为“恒等变换”（即变换A将任一向量变换为自身）．解题过程：解答见附件。最终答案：(2,3)

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

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

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.

在保存里面有一项直接保存因子得分就是求出各因子得分的你选中它就好了,重新运行一遍因子分析就会在原始数据表格的最后面多出几列各因子得分的

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

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