一組空氣污染數(shù)據(jù)的主成分分析-全文預(yù)覽
【正文】 差貢獻（Total Variance Explained）如下表。結(jié)論自然是：如果在極其不同的范圍內(nèi)測量變量，或者測量單位的量綱不同，變量必須經(jīng)過標準化。Component公因子方差123WINDSolar radiationCONONO2O3HC方差貢獻可以看到，旋轉(zhuǎn)之后三個因子的方差貢獻差別縮小了。 因子分析——方差極大旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)過標準化，從任意矩陣出發(fā)，在因子分析中進行方差極大旋轉(zhuǎn)（Varimax），載荷矩陣如下。主成分載荷矩陣（Component Matrix）見下表，重標前后一樣?？梢钥吹剿械慕Y(jié)果重標前后一樣，并且與從相關(guān)矩陣R出發(fā)計算的結(jié)果一樣。主成分載荷矩陣（Component Matrix）見下表。公因子方差的合計結(jié)果如下：RawRescaledInitialExtractionInitialExtractionWIND1Solar radiation1CO1NO1NO21O31HC1合計7特征根與方差貢獻（Total Variance Explained）如下表。在未經(jīng)處理的（Raw）公因子方差一欄，其Initial數(shù)值都是原始數(shù)據(jù)的方差。Casesf1f2f3典型的說明S1S2S3S4樣本4代表的區(qū)域Wind、HC污染嚴重S5S6S7樣本7和8代表的區(qū)域與CO、NO、NO2污染有明顯的關(guān)系S8S9S10S11S12S13S14S15S16S17S18S19S20S21樣本21代表的區(qū)域Solar radiation、O3污染較小S22S23S24S25S26S27
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