主成分分析KMO值太小怎们办?

你完全不懂因子分析吧,不存在共线性是不能做因子分析的,kmo大小无所谓的,79%已经很大了再问：是不太懂。不是说KMO要70%以上才算合格吗？再答：只要这个检验p

数据标准化;　　求相关系数矩阵;　　一系列正交变换,使非对角线上的数置0,加到主对角上;　　得特征根xi（即相应那个主成分引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列;　　求各个特征根对应的特征

主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标.　　在统计学中,主成分分析（principalcomponentsanalysis,PCA）是一种简化数据集的技术.它是一

论文英文摘要主成分分析方法是一种将多个指标化为少数几个不相关的综合指标(即主成分)的多元统计分析方法.由于其具有消除各指标不同量纲的影响,以及消除指标间相关性所带来的信息重叠等优点,近几年,该方法在社

写报告的话数据肯定要精确一点呢,像智远检测这种数据库比较完善的公司就比较好,他们依托中科强大而完善的数据库,并且和中科院实现数据共享,通过他们的分析检测结果也比较准确,很多行业分析报告都是拿到他们那里

正负号只是表示关系的正负这不影响主成分分析主要看绝对值的大小绝对值大就表示关系强

那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.

KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.

不可以的如果要尊重事实的话,你数据出来就是这样的结果,为什么要拒绝这样的结果呢?

仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!

简单的说吧.假如现在你有x1,x2,x3,x4等四个变量,主成份的目的就是找到另外的几个变量（少于4个）,使之能涵盖x1~x4等四个变量的尽可能多的信息.用方程表示大概就是：y1=a1*x1+a2*x

是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习

KMO是做主成分分析的效度检验指标之一,以前的文献中写说,KMO在0.9以上,非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间,很适合；在0.7-0.8之间,适合；在0.6-0.7之间,尚可；在0.5-0.6

KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P

在因子分析时,点击得分-保存因子得分即可,在回归分析时,将Y输入到dependent,F1F2输入到indenpendent,下面那位说错了.再问：就是一开始肯定没有YF1和F2的，提取出来主成分怎么

先看看你的前三个主成分累积贡献率有多少,只要贡献率够大就可以删去.事实上选取多少个主成分都是人为定的,只要包括尽可能多的信息并且满足题目的误差要求的就可以了.

先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了

你得设置因子载重值排序啊,你看特征根值大小进行比较哪个影响大

主成分分析的发展史,以分析化学发展史为例分析化学是化学的一个重要分支,它主要研究物质中有哪些元素或基团(定性分析)；每种成分的数量或物质纯度如何(定量分析)；原子如何联结成分子,以及在空间如何排列等等