在主成分分析里，如何提取主成分
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。
有的时候就是有很多主成分的，你要分析的元素越多，主成分越多。具体是不是多了得看你的题目了。这种问题最好把题目都抛出来才好判断。
扩展资料：
以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时，曾经很尖锐地指出SPSS的产品线过于分散。
应当把各种功能较单一的小软件，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。看来SPSS公司也意识到了这一点，而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。
Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分。
而不需要用户有太多的统计专业知识。在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。
参考资料来源：百度百科-spss
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
主成分分析怎么分析?
1、首先打开一份要进行因子分析的数据表，然后点击【分析-降维-因子分析】。2、然后将变量和选择变量放在相应的对话框中，如下图所示。3、然后选择变量中可以自定义选择的值，如下图所示。4、接着打开描述子对话框，勾选【KMO和bartlett的球形度检验】，如下图所示。5、然后打开抽取的子对话框，接着...
在spss主成分分析中,如何指定提取的主成分个数,多谢!
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。有的时候就是有很多主成分的，你要分析的元素越多，主成分越多。具体是不是多了得看你的题目了。这种问题最好把题目都抛出来才好判断。
spss主成分分析如何操作
1、首先打开SPSSAU，右上角【上传数据】，点击或者拖拽原始数据文件上传。2、选择【进阶方法】->【主成分】，选择需要分析的题目，拖拽到右侧。点击“开始主成分分析”。3、可以自行设置好要输出的主成分个数，而不是让软件自动识别。4、同时可以点选保存“成分得分”或“综合得分”，分析结束后用于后续...
spss在主成分分析中,如何得出特征值,贡献率和累计贡献率,补充图中的...
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，...
在主成分分析里,如何提取主成分
= 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 ...
用主成分分析法找出主成分后,要怎么知道这一个主成分中包含了哪些原始变...
主成分的解释，根据主成分系数矩阵得到各主成分的表达式，然后按照各变量对主成分的影响结合实际意义进行解释，得分越高越好，如果其中的某些变量对主成分的影响是反向的，需要事先对其数据进行正向化处理，这样就可以。
主成分分析中原始数据是如何量化的
具体步骤如下：1.用SPSS提取出两个主成分，Z1,Z2；2.用Z1,Z2对Y做多元线性回归；3.分析前将数据用SPSS标准化是为了解决不同自变量（比如人民币汇率，国民生产总值）的单位不一样没有办法综合在一起的这个问题；4.最后模型里把数据代回来（求出原自变量的系数）的方法很简单，只需要把主成分用...
什么是主成分分析,如何进行检验?
主成分分析操作步骤 1、为消除量纲的影响，先对数据进行标准化处理；2、计算相关系数：一般认为各变量之间的相关系数大于0.3较好；3、KMO检验和Barlett（巴特利）检验；（1）KMO取样适切性量数>=0.6较适宜（这里也是判断能不能用主成分分析的结果的重要指标。）并非所有的数据都适用于主成分分析的。
主成分分析,KMO值太低如何让调整数据?
帮助我们理解并应用这些调整方法。通过细致的操作和恰当的数据处理，我们可以找到适合的解决方案，让主成分分析发挥其应有的威力。总之，面对KMO值过低的问题，关键在于数据的精炼和选择，以及对分析方法的深入理解。让我们以SPSS为助手，一步步解开数据的神秘面纱，让主成分分析为我们揭示隐藏的信息宝藏。
主成分分析,KMO值太低如何让调整数据?
1. 在进行主成分分析时，如果遇到KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值过低的问题，需要对数据进行深入分析。2. 首先，对问卷数据进行项目分析，评估每个问题的区分度，确保问题能够有效区分不同群体。3. 接着，进行效度检查，剔除与研究目标关联度不高的问题，以提高KMO值。4. 数据的精炼是关键，通过删减无效或...
詹馨优泽： 原发布者:SD_LY_LS主成分分析SPSS操作步骤以教材第五章习题8的数据为例,演示并说明主成分分析的详细步骤:一.原始数据的输入注意事项:关键注意设置好数据的类型(数值?字符串?等等)以及小数点后保留数字的个数即可.二....
恩施土家族苗族自治州19865274819： 如何提取主成分 - ？
詹馨优泽： 可用SPSSAU,选择[进阶方法]里的>>[主成分],配合有分析方法的帮助手册及智能文字分析.
恩施土家族苗族自治州19865274819： matlab主成分分析怎样选取主成分 - ？
詹馨优泽： 先求协方差矩阵,之后对协方差矩阵求特征值与特征向量,将特征从大到小排列,取其贡献率大于85%~95%的特征值与特征向量作为其主元与负荷,之后根据负荷求得分. 说得有点抽象,你可以参考下面的例子 %% 导入原始数据 [Xrow, Xcol] ...
恩施土家族苗族自治州19865274819： 主成分分析只提取一个主成分可以吗 - ？
詹馨优泽： 主成分分析只提取一个主成分是不可以的.应保留多少个主成分要视具体情况,很难一概而论,最终还得依赖于主观判断.当取一个和二个主成分都可行时,取一个的优点是可以对各样品进行综合排序(如果这种排序是有实际意义的). 如果只...
恩施土家族苗族自治州19865274819： 请问运用SAS软件进行主成分分析,怎么样才能得到各个变量在各个主成分中的得分 - ？
詹馨优泽： data ex; input x1-x13; cards; 数据; proc princomp out=prin; var x1-x13; run; proc print data=prin; var prin1-prin13; run; 你将各个主成分得分输出来就可以了
恩施土家族苗族自治州19865274819： 你好 看到你在百度上的回答,请问你用spss主成分分析法算因子的权重的详细步骤是怎样的啊 - ？
詹馨优泽： 主成分分析法在SPSS中的操作1、指标数据选取、收集与录入(表1)2、Analyze →Data Reduction →Factor Analysis,弹出Factor Analysis 对话框:3、把指标数据选入Variables 框,Descriptives: Correlation Matrix 框组中选中Coefficients,然...
恩施土家族苗族自治州19865274819： 主成分分析,只分析出一层主成分 - ？
詹馨优泽： 主成分分析的步骤是要先确定主成分的个数,再提取主成分的.确定主成分个数的方法是画碎石图,观察图形决定个数.不知道你用什么做的PCA貌似顺序不太对.
恩施土家族苗族自治州19865274819： 如何用stata提取一个主成分出来继续做回归分析 - ？
詹馨优泽： 做好pca分析后,根据提取的主成分或因子数量,键入predict 新变量名称1 新变量名称2-新变量名称n,n对应产生的因子个数,如果只是提取一个主成分,则只要键入predict 新变量名
恩施土家族苗族自治州19865274819： 主成分分析法有什么缺点? - ？
詹馨优泽： 主成分分析法的缺点: 1、在主成分分析中,我们首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平(即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上),其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际背景和意义的解释(否则主成分将空有信息量而无实际含义). 2、主成分的解释其含义一般多少带有点模糊性,不像原始变量的含义那么清楚、确切,这是变量降维过程中不得不付出的代价.因此,提取的主成分个数m通常应明显小于原始变量个数p(除非p本身较小),否则维数降低的“利”可能抵不过主成分含义不如原始变量清楚的“弊”.
恩施土家族苗族自治州19865274819： 请问如何利用SPSS主成分分析结果进行多元线性回归?提取了两个成分,但是不知道如何构建多元线性回归模型 - ？
詹馨优泽： 主成分是变量的线性组合.提取出两个主成分意味着变量可以用这两个主成分进行解释.所以你可以对这两个主成分进行多元线性回归.主成分分析本身和多元线性回归无关哦.
