为什么主成分分析特征值要大于1 设方阵A可对角化，则存在方阵P 有A=P^(-1)diag(a，b，c…)P，diag（a，b，c…）为对角阵，a，b，c…为特征值，因为A^m=Pdiag(a^(m)，b^(m)，c^(m)，…)P^(-1)，若a小于1，则当m趋向于无穷时a^(m)趋向与0，相当于该成分消失
一定要按照大于1的特征值和累计贡献率大于85%，提取新变量吗？特征值大于1，等于1，小于1，分别代表什么？
我想问关于主成分分析法的计算中，需要求特征值，特征向量，但是求它们的原因是什么？ 贡献率反应的是某个因子相对的影响大小，反映的是相关矩阵，它对应的是相关矩阵的特征值：特征值大的，贡献率就大意义：大的特征值表示了相关矩阵中某一成分的方差影响大，这样的因子分析起来才会有效果.小的特征值则说.
用特征值求贡献率，如果其中有一个特征值是负数怎么办啊！ 把所有数都加上一个正数
spss在主成分分析中，如何得出特征值，贡献率和累计贡献率，补充图中的最后三行 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e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333363363534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。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
因子分析的累计贡献率是什么意思 累计贡献率是因子分析中抽取出的因子特征值之和百和所有因子特征值之和（该值等于因子分析中的变量度数）的比值。可以将其意义理解为抽取出的因子变异对所有变量变异的解释力，也可以理解为抽取出的因子对所有变量的代表性回，很显然代表性高一些好，因为因子分析的目的就是化简变量，用尽量少的因子代表尽量多的变量，使变量的意义答更加明确。
PCA里的贡献率到底意味着什么，除了用特征值算出来外还有没有其它的方法得出？ 比如将矩阵PCA降维后然后再逆变换还原，贡献率和还原矩阵的MSE、信噪比之间有没有什么定量关系？比如说贡…
matlab中根据上表资料计算特征值、贡献率和累积贡献率？未解决问题 等待您来回答 奇虎360旗下最大互动问答社区
请问做完主成分分析后怎么看各个波段的成分以及特征值贡献率 做完分析后会有贡献率的文档，打开一看就知道每个主成分对应各个波段的贡献率是多少了。主成分不是用来分析相关性的，要分析提取主成分后再进行相关分析。total就是特征值，%0f variance 方差贡献率，Cumulative累积方差贡献率
SPSS 因子分析 特征值大于1的方差贡献率应为多少呢？请列举一下~比如大于70是什么，大于85是什么~~ 有些行业取前三个公因子，累积贡献率最好大于70%
