PCA1とPCA2の値を使用して、新しいケースとPCAモデルのデータポイント間の距離を計算するにはどうすればよいですか。40個のオブジェクトの3つの変数から、PCA1とPCA2の2つのコンポーネントを持つ単純なPCAモデルを作成しました。ここでの非常に役立つガイダンスから、モデルセットにweight = 1が与えられ、新しいケース（weight = 0）の場所がモデルオブジェクトに対して視覚化できるようになりました。
質問：新しいオブジェクト（n = 51）と40個のモデルセットオブジェクトのそれぞれの間の距離を見つける方法はありますか？画像測定用のアドインを見つけましたが、インタラクティブなソリューションを見つけることができませんでした。 ファイルを添付しています。バイプロットに見られる黒い点は新しいケースです。私の意図は、新しいオブジェクトごとに上位3つのモデルセットオブジェクトを見つけることです。
よろしくお願いします。
分析その他Re：PCA1とPCA2の値を使用して、新しいケースとPCAモデルのデータポイント間の距離を計算するにはどうすればよいですか。こんにちは@TCM 、
私があなたの質問に正確に従うかどうかはわかりませんが、それが何であるかによっては、T2統計を調べることを検討するかもしれません。 各データポイントのモデル計画までの距離を示すDModXがすでにあり、T2統計（マハラノビス距離の2乗）はモデルの中心から各データポイントまでの距離を示します。 ホットボタンをクリックしてから[外れ値分析]を選択すると、PCAプラットフォームでこれにアクセスできます。 必ず適切な数のコンポーネントを選択してください。これは、DModX式を保存するときと同じである必要があります。 T2式をデータテーブルに保存することもできます。
PC空間の各行間の距離が文字通り必要な場合は、2つの主成分を使用して多次元スケーリングを実行する必要があります。 Go：分析>多変量メソッド>多次元尺度構成法。 Y、列の列のPCグループを選択し、必ず「データ形式」を属性リストに変更し、「ディメンションの設定」の値をPCの数に変更してください。 次に、2D MSレポートウィンドウで、ホットボタンに移動し、[近接度を表示]を選択すると、可能なすべての距離の組み合わせの表が表示されます。 次に、右クリックして>データテーブルに作成し、さらに分析します。
次に、次のように視覚化できます。
お役に立てれば！、
DS
