有没有办法在 JMP 中使用二进制和连续数据进行 PCA？嗨，如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉。 我对统计学还是个新手，我对 PCA 的理解是它只能接受连续的输入。 （JMP 中的 PCA 是否以同样的方式工作？）
我一直在阅读在线主题，看到有非线性 PCA？ 那可以使用二进制和连续数据。
只是想问一下 JMP Pro 13 中是否有任何设置可以对二进制和连续数据进行 PCA。 如果我只是将二进制数据列设置为 0、1 -> 将列视为连续数并使用稀疏作为估计方法，那么 PCA 的使用是否正确？
最后一个问题，假设我有专栏连续数字，例如 1.0、2.1、3.09
以及带有离散数字的列，例如 1、7、3、18、20、5 ++
JMP 是否将这些类型的列视为适合 PCA 输入的连续值？
任何建议表示赞赏。 谢谢你！
回复：有没有办法在 JMP 中使用二进制和连续数据进行 PCA？bill_worley 和 LauraCS，非常感谢你们帮助澄清我的疑惑和理解 
对此，我真的非常感激！
回复：有没有办法在 JMP 中使用二进制和连续数据进行 PCA？嗨，怀亚特，
JMP 中的 PCA 平台让您可以选择是否要将原点定位在数据的质心。 如果您选择“关于协方差”或“关于相关性”进行 PCA，作为预处理步骤的一部分（在后者中，它们也将是除以相应的标准偏差，创建 Z 分数变量）。 但是，如果您选择“on Unscaled”，则数据不会针对均值进行校正。 Unscaled 选项主要用于之前已居中的数据。
PCA 平台只能将分类变量作为补充变量处理。 补充变量不用于导致 PCA 的实际分解，而是投影到由活动变量（分解中的变量）确定的空间中，因此它们有助于丰富 PCA 解决方案的解释。 因此，如果您将 PCA 平台与在活动角色中具有“连续”建模类型的 0/1 变量一起使用（将它们输入为 Y，列），则该平台将以与任何其他数字连续变量相同的方式处理它们. 也就是说，如果您使用“相关性”执行 PCA 的默认方法，它将对它们进行标准化。
作为替代方案，JMP 也有您可能会考虑使用的多重对应分析 (MCA) 平台。 在 MCA 中，您只能在分析中使用分类变量，分类变量和连续变量都可以作为补充。
卫生部,
~劳拉
回复：有没有办法在 JMP 中使用二进制和连续数据进行 PCA？怀亚特，
我不知道你问题的答案，但外面有人可能知道。
至于进一步了解您的 PCA 知识，下面的链接可能会有所帮助。
@劳拉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，
账单
回复：有没有办法在 JMP 中使用二进制和连续数据进行 PCA？嗨 bill_worley，
这只是出于我个人的好奇心，也是为了加深我对 PCA 的理解。 我指的是此链接中的海报答案： https://stats.stackexchange.com/questions/16331/doing-principal-component-analysis-or-factor-analysis-on-binary-data
我是否正确地假设 JMP 的 PCA 不是二进制数据使用 (0,0) 作为数据均值的传统类型？回复：有没有办法在 JMP 中使用二进制和连续数据进行 PCA？嗨，Bill_Worley，
感谢你的回复 ：）是的，我的意思是你解释的方式。 我只是添加了 ++ 来表示有更多这些类型的数字。
悦
回复：有没有办法在 JMP 中使用二进制和连续数据进行 PCA？怀亚特，
简短的回答是肯定的，您可以在 PCA 中使用二元因子。您是正确的，因为您必须将二进制编码转换为连续编码。最近我看到使用了 -1、1 编码。
对于您的最后一个问题，只要将离散值编码为连续，一切都应该没问题。我要问你的唯一问题是关于“++”的名称。那是离散列中的条目还是仅表示离散数据的延续？
