PCA zeigt nicht für alle Variablen in einer Korrelationsmatrix Eigenwerte anHallo,
Ich habe eine Korrelationsmatrix (nicht die Rohdaten eines Datensatzes), die eine 7x7-Matrix aus sieben Variablen ist.Ich habe alle 7 Variablen in die Y-Spalte des Menüs Hauptkomponenten eingefügt und JMP generiert eine Liste von Eigenwerten.Es werden jedoch nur SIX-Eigenwerte anstelle aller sieben generiert.Aus irgendeinem Grund wird eine der 7 Variablen, die in das Y eingegeben wurden, nicht in die Analyse einbezogen.Irgendeine Idee, welchen Schritt ich vermisse?
Vielen Dank!
AnalytikDatentabelleBetreff: PCA zeigt nicht für alle Variablen in einer Korrelationsmatrix Eigenwerte anWird die gesamte Variabilität durch die ersten 6 Hauptkomponenten erklärt? Überprüfen Sie den kumulierten Prozentsatz, der auf dem letzten erklärt wurde.
Betreff: PCA zeigt keine Eigenwerte für alle Variablen in einer Korrelationsmatrix anEine Korrelationsmatrix hat einen Freiheitsgrad weniger als die Anzahl der Spalten im Dataset, daher sollten Sie in einem multivariaten Modell mindestens eine Komponente weniger erwarten, als Sie Spalten haben.
Betrachten Sie das folgende Beispiel: Sie können die Werte für jede Spalte oder Zeile eingeben, indem Sie an anderer Stelle in der Matrix nach demselben Wert suchen (das obere rechte und das untere linke Dreieck sind gleich).Also, wie @Dan_Obermiller wies darauf hin, dass alle Variationen in der Matrix durch mindestens eine Komponente weniger erklärt werden können, als Sie Spalten haben.Wenn einige Variablen vollständig durch andere erklärt werden können, könnten Sie noch weniger Eigenwerte/Faktoren sehen.
