JMP에서 PCA 로드 플롯의 축JMP의 PCA 로딩 플롯에는 항상 -1에서 +1까지의 축이 있습니다. 그러나 PC의 선형 조합의 고유 벡터는 -1에서 +1로 갈 필요가 없습니다. 예를 들어 내가 업로드한 파일은 로딩 플롯에서 PC1에서 가장 높은 값을 갖고, WC % 질량 손실은 로딩 플롯에서 +1에 매우 가깝지만 실제 고유 벡터 값(계수)은 ~0.5입니다.
로딩 플롯에서 변수 실수 고유 벡터를 표시하지 않는 이유.
각각의 원래 변수에 대한 로딩 플롯 axix 값이 해당 eogenvector의 값과 동일하다는 다른 예(다른 소프트웨어에서)를 보았기 때문입니다.
감사.
Re: JMP에서 PCA 로드 플롯의 축로딩 플롯은 "큰" 로딩이 무엇인지에 대한 의미를 제공하기 위해 조정되었다고 생각합니다. 먼저 수행되는 스케일링은 주성분 추출에 사용한 행렬에 따라 달라집니다(상관 대 공분산 대 없음). 스케일링을 통해 어떤 부하가 큰지 빠르게 "확인"할 수 있습니다. +/-1에 가까울수록 하중이 더 큽니다. 로딩 플롯의 패턴은 고유 벡터의 값을 플롯한 것과 정확히 동일합니다. 스케일링을 사용하면 변수를 더 잘 비교할 수 있을 뿐만 아니라 로딩 플롯과 스코어 플롯이 결합되는 Biplot에 필요합니다.
두 가지 다른 점. 빨간색 팝업 메뉴에서 로딩 매트릭스를 보면 로딩 플롯을 생성하는 데 사용된 값을 볼 수 있습니다. 스케일링되지 않은 로딩을 실제로 플롯하려면 Eigenvectors 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 플롯을 만들 수 있도록 데이터 테이블로 저장할 수 있습니다. 값이 상대적이고 일반적으로 패턴이 가장 중요하기 때문에 대부분의 사람들은 실제 로딩 값을 볼 필요가 없습니다.
