有沒有辦法在 JMP 中使用二進制和連續數據進行 PCA？嗨，如果這是一個愚蠢的問題，我很抱歉。 我對統計學還是個新手，我對 PCA 的理解是它只能接受連續的輸入。 （JMP 中的 PCA 是否以同樣的方式工作？）
我一直在閱讀在線主題，看到有非線性 PCA？ 那可以使用二進制和連續數據。
只是想問一下 JMP Pro 13 中是否有任何設置可以對二進制和連續數據進行 PCA。 如果我只是將二進制數據列設置為 0、1 -> 將列視為連續數並使用稀疏作為估計方法，那麼 PCA 的使用是否正確？
最後一個問題，假設我有專欄連續數字，例如 1.0、2.1、3.09
以及帶有離散數字的列，例如 1、7、3、18、20、5 ++
JMP 是否將這些類型的列視為適合 PCA 輸入的連續值？
任何建議表示讚賞。 謝謝你！
回复：有沒有辦法在 JMP 中使用二進制和連續數據進行 PCA？bill_worley 和 LauraCS，非常感謝你們幫助澄清我的疑惑和理解 
對此，我真的非常感激！
回复：有沒有辦法在 JMP 中使用二進制和連續數據進行 PCA？嗨，懷亞特，
JMP 中的 PCA 平台讓您可以選擇是否要將原點定位在數據的質心。 如果您選擇“關於協方差”或“關於相關性”進行 PCA，作為預處理步驟的一部分（在後者中，它們也將是除以相應的標準偏差，創建 Z 分數變量）。 但是，如果您選擇“on Unscaled”，則數據不會針對均值進行校正。 Unscaled 選項主要用於之前已居中的數據。
PCA 平台只能將分類變量作為補充變量處理。 補充變量不用於導致 PCA 的實際分解，而是投影到由活動變量（分解中的變量）確定的空間中，因此它們有助於豐富 PCA 解決方案的解釋。 因此，如果您將 PCA 平台與在活動角色中具有“連續”建模類型的 0/1 變量一起使用（將它們輸入為 Y，列），則該平台將以與任何其他數字連續變量相同的方式處理它們. 也就是說，如果您使用“相關性”執行 PCA 的默認方法，它將對它們進行標準化。
作為替代方案，JMP 也有您可能會考慮使用的多重對應分析 (MCA) 平台。 在 MCA 中，您只能在分析中使用分類變量，分類變量和連續變量都可以作為補充。
衛生部,
~勞拉
回复：有沒有辦法在 JMP 中使用二進制和連續數據進行 PCA？懷亞特，
我不知道你問題的答案，但外面有人可能知道。
至於進一步了解您的 PCA 知識，下面的鏈接可能會有所幫助。
@勞拉CS在她的博客中很好地描述了 PCA 和 FA。
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Principal-components-or-factor-analysis/ba-p/38347
最好的，
賬單
回复：有沒有辦法在 JMP 中使用二進制和連續數據進行 PCA？嗨 bill_worley，
這只是出於我個人的好奇心，也是為了加深我對 PCA 的理解。 我指的是此鏈接中的海報答案： https://stats.stackexchange.com/questions/16331/doing-principal-component-analysis-or-factor-analysis-on-binary-data
我是否正確地假設 JMP 的 PCA 不是二進制數據使用 (0,0) 作為數據均值的傳統類型？回复：有沒有辦法在 JMP 中使用二進制和連續數據進行 PCA？嗨，Bill_Worley，
感謝你的回复 ：）是的，我的意思是你解釋的方式。 我只是添加了 ++ 來表示有更多這些類型的數字。
悅
回复：有沒有辦法在 JMP 中使用二進制和連續數據進行 PCA？懷亞特，
簡短的回答是肯定的，您可以在 PCA 中使用二元因子。您是正確的，因為您必須將二進制編碼轉換為連續編碼。最近我看到使用了 -1、1 編碼。
對於您的最後一個問題，只要將離散值編碼為連續，一切都應該沒問題。我要問你的唯一問題是關於“++”的名稱。那是離散列中的條目還是僅表示離散數據的延續？
