实验名称：主成分剖析一、实验目的和要求经过上机操作，达成spss软件的主成分剖析二、实验内容和步骤如下图点击analyze-datareduction-factor将6个变量选入变量框中分别点击descriptiverotation选项，进行以下操作点击extraction进行以下剖析点击options结果如下所示CorrelationMatrixX1X2X3X4X5X6CorrelationX1.711.420.182.081X2.711.141.275.302X3.420.141.028.353X4.182.275.028.384.042X5.081.302.384.104X6.353.042.104上表为有关矩阵，给出了6个变量之间的有关系数主对角线的值均为1，绝大大多数小于，因此能够说明因子之间有关性不是特其他大。KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy..434Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-Squaredf15Sig..000上表为KMO和Bartlett查验表，KMO查验是对变量是否适合做因子剖析的查验，根据Kaiser常用胸怀标准，因为此时KMO=,表示此事不适合做因子剖析，所以我们用主成分剖析。CommunalitiesInitialExtractionX1.911X2.785X3.835X4.585X5.744X6.859ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.上表额为公因子方差，给出了盖茨剖析中从每个原始变量中提取的信息，从表中能够看出除了人均城市道路面积X4（平方米），主成分几乎都包含了其余各个变量起码80%的信息。TotalVarianceExplainedComponInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsentTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%1234.6655.4426.174ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.上表为特点根于方差贡献表，给出了个主成分解释原始变量总方差的情况，从表中能够看出，本例中保存了3个主成分，集中了原始变量总信息的%上图为碎石土，剖析碎石土看出因子1与因子2与因子3特点值差值比较大，而其他特点值比较小，能够出保存3个因子能归纳绝大多数信息。ComponentMatrixaComponent123X2.861X1.840.236X4.528.376X3.402.801.179X5.440.462X6.024.434.819ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.a.3componentsextracted.以上为因子载荷矩阵，包含了3个特点向量。能够根据这个计算主成分，比如，X1=。令Zi为第i个主成分的变量系数向量，Z1=a1/squrt,以此类推Z2，Z3能够对Z排序做综合排序指标，并作结果说明。RotatedComponentMatrixaComponent123X1.954.027.015X2.808.364X4.171.803.109X3.481.732X5.064.916X6.165.884以上为旋转后矩阵，第一个公共因子在前两个指标上有较大载荷，说明这两个指标有较强的有关性，能够归为一类ComponentTransformationMatrixComponent1231.785.616.0582.480.5713.421.819经过相加对角线元素，判断是正交矩阵。ComponentScoreCoefficientMatrixComponent123X1.528X2.413.125X4.471.114X3.254.507X5.540X6.172.690ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.RotationMethod:VarimaxwithKaiserNormalization.ComponentScores.可知F1=+
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