主成分分析影响因素？主成分分析结果解释？

1. 主成分分析影响因素？
2. 主成分分析结果解释？
3. 主成分分析怎么看结果？

主成分分析影响因素？

主成分分析是一种统计学方法，可以用于降低数据的维度，提取数据中最重要的信息，从而更好地理解和解释数据。

主成分分析的影响因素包括数据的样本数量、数据的特征和质量、主成分分析的算法选择、提取的主成分数量等。

主成分分析结果解释？

在主成分分析和因子分析的结果中，都会产生成分得分系数矩阵，用该矩阵中的系数与变量标准化之后的值对应相乘相加，便得出标准化的主成分得分，并且该值与“保存为变量”输出的FAC1_1等是相等的（略微的差异应该是计算时四舍五入的误差）。

主成分分析怎么看结果？

1.

点击“分析→降维→因子分析”,打开因子分析主对话框,点击“描述”按钮,打开“描述统计”对话框,勾选“原始分析结果”和“KMO 和 Bartlett 的球形度检验”,点击继续,

主成分分析（PCA）可以通过计算主成分的贡献率来评估它的结果。

在PCA中，每个主成分都表示原始数据集的一个线性组合。贡献率表示每个主成分解释了原始数据集方差的百分比。

在主成分分析和因子分析的结果中，都会产生成分得分系数矩阵，用该矩阵中的系数与变量标准化之后的值对应相乘相加，便得出标准化的主成分得分，并且该值与“保存为变量”输出的FAC1_1等是相等的（略微的差异应该是计算时四舍五入的误差）。