PCA가 상관 행렬의 모든 변수에 대한 고유 값을 표시하지 않음안녕하세요,
7 개의 변수로 구성된 7x7 행렬 인 상관 행렬 (데이터 세트의 원시 데이터가 아님)이 있습니다.7 개의 변수를 모두 Principal Components 메뉴의 Y 열에 넣으면 JMP가 고유 값 목록을 생성합니다.그러나 7 개 모두가 아닌 6 개의 고유 값 만 생성합니다.어떤 이유로 Y에 입력 된 7 개의 변수 중 하나가 분석에 포함되지 않습니다.내가 놓친 단계가 무엇인지 아십니까?
감사!
해석학데이터 테이블Re : PCA가 상관 행렬의 모든 변수에 대한 고유 값을 표시하지 않음모든 변동성이 처음 6 개의 주성분으로 설명됩니까? 마지막에 설명 된 누적 백분율을 확인하십시오.
Re : PCA가 상관 행렬의 모든 변수에 대한 고유 값을 표시하지 않음상관 행렬은 데이터 세트의 열 수보다 자유도가 하나 더 적으므로 다변량 모델에서는 열이있는 것보다 적어도 하나의 성분이 적을 것으로 예상해야합니다.
아래 예를 고려하면 행렬의 다른 곳에서 동일한 값을 찾아 열 또는 행의 값을 채울 수 있습니다 (오른쪽 상단 및 왼쪽 하단 삼각형이 동일 함).따라서 안녕하세요. 지적한 바와 같이, 행렬의 모든 변동은 열이있는 것보다 적어도 하나 이상의 성분으로 설명 할 수 있습니다.다른 변수가 일부 변수를 완전히 설명 할 수 있다면 더 적은 고유 값 / 요인을 볼 수 있습니다.
