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 nicht für alle Variablen in einer Korrelationsmatrix Eigenwerte anEine Korrelationsmatrix hat einen Freiheitsgrad weniger als die Anzahl der Spalten im Dataset. In einem multivariaten Modell sollten Sie also mindestens eine Komponente weniger erwarten als Spalten.
Betrachten Sie das folgende Beispiel. Sie können die Werte für jede Spalte oder Zeile eingeben, indem Sie an einer anderen Stelle in der Matrix nach demselben Wert suchen (das obere rechte und das untere linke Dreieck sind identisch).Also als @ Dan_Obermiller Es wird darauf hingewiesen, dass alle Variationen in der Matrix durch mindestens eine Komponente weniger erklärt werden können, als Sie Spalten haben.Wenn einige Variablen vollständig von anderen erklärt werden können, sehen Sie möglicherweise noch weniger Eigenwerte / Faktoren.
