PCA su matrice di correlazione e covarianzaCiao,
Non sono un utente esperto, quindi per favore sii gentile con me.
Ho eseguito PCA su alcuni dati standardizzati (con 2 variabili) in JMP14 e ho notato che i due grafici dei punteggi sono quasi rispecchiati sull'asse PC1.Perché si riflettono in questo modo?(Inoltre, non sono riflessi perfetti.Perchè è questo?)
AnaliticafinestreRe: PCA su matrice di correlazione e covarianzaScusa, avrei dovuto sottolineare che le "immagini speculari" si riferiscono alla PCA eseguita sulla matrice di correlazione e sulla matrice di covarianza.
Re: PCA su matrice di correlazione e covarianzaLa covarianza è la grandezza fondamentale, ma l'analisi è dominata dalle misure con le scale e gli intervalli più grandi. Centrare e ridimensionare prima possono aiutare a evitare il predominio di alcune variabili. Prima hai standardizzato i dati, quindi i risultati di covarianza e correlazione saranno simili.
