主成分分析结果解释，主成分分析结果解释数据

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于主成分分析结果解释的问题，于是小编就整理了3个相关介绍主成分分析结果解释的解答，让我们一起看看吧。

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,

2.

点击“抽取”按钮,打开抽取对话框,“分子”选择“主成份”, 其他默认,点击继续,

3.

点击“得分”按钮, 默认,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。

通常情况下，我们只需要保留解释方差比较高的前几个主成分即可，因为这些主成分捕获了大部分的信息。可以通过画出贡献率累积曲线来选择保留的主成分个数。

此外，我们还可以通过检查主成分载荷矩阵来解释每个主成分所代表的变量之间的关系。主成分载荷矩阵是一个矩阵，其元素表示每个主成分与原始变量之间的相关系数

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）。

主成分析法优缺点？

主成分分析法的优点：

1、 可消除评价指标之间的相关影响 因为主成分分析在对原指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而且实践证明指标之间相关程度越高，主成分分析效果越好。

2、 可减少指标选择的工作量 对于其它评价方法，由于难以消除评价指标间的相关影响，所以选择指标时要花费不少精力，而主成分分析由于可以消除这种相关影响，所以在指标选择上相对容易些。

3、 当评级指标较多时还可以在保留绝大部分信息的情况下用少数几个综合指标代替原指 标进行分析 主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列顺序的，在分析问题时，可以舍弃一部分主成分，只取前后方差较大的几个主成分来代表原变量，从而减少了计算工作量。

4、 在综合评价函数中，各主成分的权数为其贡献率，它反映了该主成分包含原始数据的信 息量占全部信息量的比重，这样确定权数是客观的、合理的，它克服了某些评价方法中认为确定权数的缺陷。

5、 这种方法的计算比较规范，便于在计算机上实现，还可以利用专门的软件。

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。

主成分载荷的值表示什么？

主成分载荷是一种统计量，用于衡量原始数据中每个变量在主成分中所占的权重。它反映了主成分与原始变量之间的相关性，数值越大表示该变量对主成分的影响越大。主成分载荷的值可以帮助我们理解主成分的内在结构和意义，从而更好地解释数据。通过分析主成分载荷，我们可以确定哪些变量对主成分的影响最大，从而更好地理解数据的特征和规律。

到此，以上就是小编对于主成分分析结果解释的问题就介绍到这了，希望介绍关于主成分分析结果解释的3点解答对大家有用。