一組空氣污染數(shù)據(jù)的主成分分析-資料下載頁
2025-06-26 01:10本頁面
【正文】 InitialExtractionInitialExtractionWIND1Solar radiation1CO1NO1NO21O31HC1合計7特征根與方差貢獻（Total Variance Explained）如下表。在Raw一欄中顯示，%。%。根據(jù)公因子方差表和合計結(jié)果，重標(biāo)之前，全部的方差解釋為*100=%；重標(biāo)之后，全部的方差解釋為*100＝%。主成分載荷矩陣（Component Matrix）見下表?？梢钥磥?，由于變量Solar radiation 的方差很大，它絕對地控制了第一主成分。 主成分分析之三——數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化下面是從協(xié)方差矩陣S出發(fā)，SPSS給出的結(jié)果。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化?？梢钥吹剿械慕Y(jié)果重標(biāo)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。公因子方差（Communalities）表如下，重標(biāo)前后的結(jié)果一樣。特征根與方差貢獻（Total Variance Explained）如下表。重標(biāo)前后結(jié)果一樣。主成分載荷矩陣（Component Matrix）見下表，重標(biāo)前后一樣。可以看到，第一主成分的相對重要性受到標(biāo)準(zhǔn)化的極大影響。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(biāo)準(zhǔn)化。否則，應(yīng)該從相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)開展主成分分析。 因子分析——方差極大旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)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。載荷矩陣和因子分類結(jié)果如下表。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。 回答問題n What have you learned? n Does it make any difference which matrix is chosen for analysis? n Can the data be summarized in three or fewer dimensions? n Can you interpret the principal ponents?14
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