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
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~~ 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~谢谢 有些行业取前三个公因子，累积贡献率最好大于70%
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因子分析取因子，是按照特征值为依据取还是按照累计贡献率取？ 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计。
SPSS做因子分析，特征根一定要大于1吗？ 不是的，因子分析提取因子不需要看特征值，只需要看方差贡献率就可以了.在做效度分析的时候，需要看因子的特征值，看大于1的因子累计贡献率是否达到要求，进而说明效度可以.特征值是根据矩阵计算得到的每个因子的贡献程度，具体公式我不太清楚，你可以查一些具体资料.
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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
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。
