matlab主成分分析法中求得的特征向量与spss中符号相反
使用matlab的eig()函数求出的特征向量，与使用spss进行主成分分析法得到的特征向量，值是相同的，但是符号是相反的，因为符号正负会影响到最后的得分，所以最终的特征向量应该以哪个为准,或者怎么使matlab中获得的特征向量与spss中得到的符号是相同的
但是计算综合得分时，符号相反的特征向量会得到不同的值，排序也会发生变化
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很正常的，会有不同，用其中一个即可，前提是你的程序是对的
主成分分析(PCA),用Matlab和SAS、SPSS结果不一样,后二者一样。但三者...
主成份分析本质上是一种降维技术，要将多个变量通过旋转在少数维度（最好是2个）上表示出来，并据此分类。但是旋转的方法不同，投射出来的结果也是不一样的，因此你会看到特征向量数值绝对值相同，但符号相反。就好比一种旋转方法将点投影到了X轴之上，而另一种方法恰好投影到了X轴之下。在使用时你只要...
为什么在SPSS中主成分分析时出现乱码?
1. 进入SPSS的数据编辑视图。2. 检查变量类型，将所有字符串变量转换为数值类型。3. 转换完成后，即可重新执行主成分分析，并得到权重结果。请注意，在进行变量类型转换时，确保所使用的字符串变量不会因为转换而丢失重要信息。如果变量包含分类数据，可以使用“计算变量”功能创建新的数值变量，或者在原始...
MATLAB 和SPSS的主成分分析
但是，载荷度高意味着数值较大（不是绝对值），楼主可以自己分析一下，你给的载荷阵中的正值从0-0.7几不等，把这样的一类指标都归结为对主成分起关键作用是不合理的。负值中同样存在这样的道理，把-0.1—-0.7都归结为对主成分载荷小的指标也太过武断。正常的旋转过后的因子载荷阵会出现某几个因...
SPSS做主成分分析,到底哪个表是特征向量
奇怪的是，我用R亲自计算自变量的相关系数矩阵，并且求特征值和特征向量，发现与上两个都不符：附上原始数据：x1,x2是自变量 同学，两个都不是啊，如果需要你 可以将统计结果发过来，可以帮你看看 多谢，刚刚弄明白，的确两个都不是。正确的应该是：成分矩阵中的值，除以该成分的特征值的平方根，才...
关于主成分分析的特征向量确定问题?
主成分的特征向量有两个约束条件：（1）特征向量的模为1；（2）特征向量两两正交。在这两个条件的制约下，一个特征值对应两个方向相反的特征向量a和-a。因此需要再设定一个约束条件，即：取值最大的样本的主成分的得分必须大于取值最小的样本的主成分的得分，满足这个条件的特征向量就只有一个了。
主成分分析和因子分析的理论与速成应用丨R语言和SPSS比较案例
主成分分析（PCA）中，计算主成分和确定其数量是关键步骤。通过计算原始变量标准化后的相关矩阵，找到特征根和特征向量，主成分按其解释的方差大小排列。确定主成分数量通常采用特征值大于1的Kaiser-Harris准则。因子分析（EFA）通过识别变量间的共同度和方差贡献，构建因子模型。因子载荷表示变量与因子的相关性...
为什么主成分分析法算出的得分和为0
因为spss会直接将数据标准化。做主成分分析时spss会直接将数据标准化，所以完全有可能出现负值，而且关键是，主成分分析得到的是几组向量，可能第一主成分的某个值是负的，那么第二主成分它就可能是个正的很大的值。主成分分析的目的只是为了作因子分析，或者回归而进行的。
主成分分析SPSS操作与结果解释
主成分分析在SPSS中的操作与结果解读通过SPSS进行主成分分析，以期对多变量数据进行降维。以期中考试成绩的8门课程为例，包括语文、数学、英语等。操作步骤1. 数据标准化：使用描述统计功能标准化数据，保存为变量Z。2. 主成分分析： - 打开因子分析对话框，选择“描述”和“KMO和Bartlett的球形度检验...
用SPSS怎么求特征向量?
你直接用data reduction -factor ，将你所要分析的变量选入variables框中，点选descriptives的intial和kmo and bartlett，再点选rotation的varimax，只要操作这两项就能得出你想要的数据了。你所要的数据在total variance explained 图中，其中有total值有三项，前两项分别表示为转轴的特征值，后一个为转轴...
