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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:本文运用SPSS17. 0统计软件包进行主成分分析,为消除变量之间在数量级和量纲上的差异,以使各类变量处于同等地位, 采用极差归一化对重金属含量数据进行预处理。基于相关系数矩阵进行主成分的提取,采用PCA法进行主因子的提取。为使主成分变量更容易得到解释,采用最大四次方旋转法对因子载荷矩阵进行旋转,使得各变量在同一主成分上载荷的平方向最大与最小两极最大限度地分化开来,也就是要使得每个主成分只在少数变量上集中着较大的因子载荷,而在其余变量上的因子载荷为零或接近为零是什么意思?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
本文运用SPSS17. 0统计软件包进行主成分分析,为消除变量之间在数量级和量纲上的差异,以使各类变量处于同等地位, 采用极差归一化对重金属含量数据进行预处理。基于相关系数矩阵进行主成分的提取,采用PCA法进行主因子的提取。为使主成分变量更容易得到解释,采用最大四次方旋转法对因子载荷矩阵进行旋转,使得各变量在同一主成分上载荷的平方向最大与最小两极最大限度地分化开来,也就是要使得每个主成分只在少数变量上集中着较大的因子载荷,而在其余变量上的因子载荷为零或接近为零
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
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  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
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  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
This article utilizes SPSS17. 0 counts the software package to carry on the principal components analysis, for the elimination variable between in the magnitude and the dimension difference, causes each kind of variable to be at the same level position, uses misses the normalization to carry on the
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
This article SPSS17. 0 statistical principal component analysis software package, to eliminate variables are orders of magnitude and dimensions between the differences, so that various types of variables in the same position, the use of highly normalized data pretreatment of heavy metal content. Ext
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
 
 
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