R语言做主成分分析问题
展开全部 princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), ...)当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算 当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算 用相关系数矩阵计算就相当于先标准化,在进行主成分分析 用协方差矩阵计算就是不进行标准化 princomp是R语言默认就有的,不需要用别的包,用别的包参数设置原理也应该相同的。
...
如何用SPSS软件进行主成分分析
spss的操作:分析-回归分析-线性。
将变量选入因变量,将其他几个考察因素选入自变量。
进行多重回归分析及共线性诊断。
之后金牛星主成分分析确定所需主成分操作:分析-降维-因子分析,打开主成分分析,将变量选入列表框。
主成分分析,是现将原始数据标准化;建立变量之间的相关系数矩阵;求R的特征值和特征向量;写出主成分并进行分析。
R语言进行主成分分析scores代表的是新指标的值吗
因子分析---选项中有一项是特征根植大于1 或者说是指定主成分个数,默认是提取的特征根植为1, 你改成 下面的指定主成分个数那一项就可以了 你想指定几项都可以 不过要小于所有变量个数Fp = a1i*ZX1 + a2i*ZX2 + …… + api*ZXp其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值所对应的特征向量,ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值,因为在实际应用中,往往存在指标的量纲不同,所以在计算之前须先消除量纲的影响,而将原始数据标准化,本文所采用的数据就存在量纲影响[注:本文指的数据标准化是指Z标准化。
A = (aij)p*m = (a1,a2,…am,),Rai = λiai,R为相关系数矩阵,λi、ai是相应的特征值和单位特征向量, λ1 ≥ λ2 ≥ …≥ λp ≥ 0 。
进行主成分分析主要步骤如下:1. 指标数据标准化(SPSS软件自动执行);2. 指标之间的相关性判定;3. 确定主成分个数m;4. 主成分Fi表达式;5. 主成分Fi命名;主成分分析法的计算步骤
metalab软件可以做主成分分析吗
因子分析1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差,在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项,要求计算相关系数矩阵,单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮,打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。
在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components,在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分,在Exact 栏中选择Number of Factors;6, 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。
单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮,输出结果。