主成分和去中心化spss

❶ 執行聚類分析、主成分分析等任務時，spss,與spss modeler的區別

spss更方便做聚類和主成分，但是如果是大數據，用modeler更好

❷ spss怎麼進行主成分分析

1輸入數據。
2點Analyze 下拉菜單，選Data Rection 下的Factor 。
3打開Factor Analysis後,將數據變數逐個選中進入Variables 對話框中。
4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistics欄中選擇Univariate Descriptives項要求輸出個變數的均值與標准差，在Correlation Matrix 欄內選擇Coefficients項，要求計算相關系數矩陣，單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
5單擊主對話框中的Extraction 按鈕，打開如下圖所示的Factor Analysis: Extraction 子對話框。在Method列表中選擇默認因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 欄中選擇默認的Correlation Matrix 項要求從相關系數矩陣出發求解主成分，在Exact 欄中選擇Number of Factors;6， 要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
6單擊主對話框中的OK 按鈕，輸出結果。
統計專業研究生工作室原創，請勿復雜粘貼

❸ 如何用spss做主成分分析和因子分析

因子分析
1輸入數據。
2點Analyze 下拉菜單，選Data Rection 下的Factor 。
3打開Factor Analysis後,將數據變數逐個選中進入Variables 對話框中。
4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistics欄中選擇Univariate Descriptives項要求輸出個變數的均值與標准差，在Correlation Matrix 欄內選擇Coefficients項，要求計算相關系數矩陣，單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
5單擊主對話框中的Extraction 按鈕，打開如下圖所示的Factor Analysis: Extraction 子對話框。在Method列表中選擇默認因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 欄中選擇默認的Correlation Matrix 項要求從相關系數矩陣出發求解主成分，在Exact 欄中選擇Number of Factors;6， 要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
6單擊主對話框中的OK 按鈕，輸出結果。
統計專業研究生工作室原創，請勿復雜粘貼

❹ 用SPSS做主成分分析一定要將原始數據標准化嗎為什麼

不需要的，對數據標准化的目的是為了統一變數的單位（單位不同的變數間不宜直接進行統計分析，標准化使得所有變數的單位統一為sd），我們用SPSS做主成分分析的時候，默認使用變數的相關矩陣進行運算，相關系數本來就是一個標准化的統計量，也就是說主成分分析的過程已經包含了標准化的過程，沒有必要再專門給數據做一次標准化處理。

❺ spss中主成分分析法的數據如何進行標准化處理

先將x1-x12作為指標名在轉置排列，即行為指標名，列為數值。然後打開軟體，導入數據，單擊分析->數據縮減->因子分析，進入因子分析窗口，選中所有變數加入右邊框，點擊描述->相關矩陣-，勾選系數，kmo兩項單擊繼續回到因子分析窗口，在選擇旋轉，勾選無，然後按確定就行了。一般軟體會進行標准化處理的，應該不用你自己處理。
這個步驟只是大致的，因為SPSS版本不同，界面也會有所不同，還有中英文版的，所以可能還要你對軟體的語言翻譯一下。身邊現在只有中文版的，不好意思啦~~

❻ 請問主成分分析的spss操作的具體步驟是什麼啊

我不是做SPSS的 我用數學建模的方法行么？
其實原理是一樣的。
你給的數據有問題，好多地方多出來一些亂的數據。並且圖片不好復制數據。
我說過程：
1。數據標准化處理
將每列數據各自標准化 公式：(xi-u)/d
(xi是第i個數據，u是該列數據的平均數，d是標准差)
2。相關性判定，列出協方差矩陣（又稱對稱矩陣）
我是用matlab軟體計算的R=cov(x)
用軟體計算矩陣的特徵值的特徵向量
[v,d]=eig(R)
得到d1，d2，d3。。。di
3。確定主成分，計算權重 權重i=di/(d1+d2+d3+...+di)
計算目標值=權重1*x1+權重2*x2+……+權重i*xi

❼ 請教SPSS高人，主成份分析和因子分析有什麼不同做主成分分析目的是什麼謝謝

主成分分析和因子分析都是信息濃縮的方法，即將多個分析項信息濃縮成幾個概括性指標。如果希望進行將指標命名，SPSSAU建議使用因子分析。原因在於因子分析在主成分基礎上，多出一項旋轉功能，該旋轉目的即在於命名。

主成分分析目的在於信息濃縮（但不太關注主成分與分析項對應關系），權重計算，以及綜合得分計算。

同時SPSSAU可直接保存因子得分及綜合得分，不需要手動計算。

❽ 怎樣用spss進行主成分分析 具體步驟

工具/原料

spss20.0
方法/步驟

先在spss中准備好要處理的數據，然後在菜單欄上執行：analyse--dimension rection--factor analyse。打開因素分析對話框

我們看到下圖就是因素分析的對話框，將要分析的變數都放入variables窗口中

點擊descriptives按鈕，進入次級對話框，這個對話框可以輸出我們想要看到的描述統計量

因為做主成分分析需要我們看一下各個變數之間的相關，對變數間的關系有一個了解，所以需要輸出相關，勾選coefficience，點擊continue，返回主對話框

回到主對話框，點擊ok，開始輸出數據處理結果

你看到的這第一個表格就是相關矩陣，現實的是各個變數之間的相關系數，通過相關系數，你可以看到各個變數之間的相關，進而了解各個變數之間的關系

第二個表格顯示的主成分分析的過程，我們看到eigenvalues下面的total欄，他的意思就是特徵根，他的意義是主成分影響力度的指標，一般以1為標准，如果特徵根小於1，說明這個主因素的影響力度還不如一個基本的變數。所以我們只提取特徵根大於1的主成分。如圖所示，前三個主成分就是大於1的，所以我們只能說有三個主成分。另外，我們看到第一個主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二個佔27.5%，第三個佔15.0%。這三個累計達到了89.5%。

❾ 如何解讀spss的分析結果其中，因子分析和主成分分析的差別在哪裡

KMO檢驗統計量在0.7以上，說明變數之間的偏相關性較強，適合做因子分析，球形檢驗p小於0.001，說明變數之間存在相關性。第二格表格為共同性，表示各變數中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根據你的數據，你提取的公因子是兩個，第三個表格是指提取的倆個主成分能解釋差異的比列，第四個表格是主成分表達式，第五表格是因子得分公式。

❿ spss回歸分析與主成分分析的不同之處是什麼

主成份分析是為了提前眾多指標中有典型代表性的幾個主要成分，其中主成分的一種計算得分方法是用回歸方法
而回歸分析是為了構建一個自變數和因變數的關系模型，從而可以找到有效的預測因變數的方式
所以回歸分析需要有明確的自變數和因變數
而主成份分析則沒有所謂的自變數和因變數之分