主成分的旋转和步长大家好，
最近我开始阅读有关主成分分析的内容。 我有一个大数据集（数百万），我将尝试用 73 个不同的变量来解释它。 所以我想减少变量的数量，所以我会使用这种方法。
我做了分析并检查了碎石图。 所以我明白我可以使用 8 个分量，我使用红色三角形“保存主分量”并添加这个值。 现在我的数据集中有了这些结果。
我无法理解的内容（由于不同来源的各种信息）我可以在哪里看到每个组的组成部分。 在主要组件页面中，我可以查看“格式化加载矩阵”。 这是我应该看到的数据吗？（这是我相信的 SAS 报告中建议的数据）。
另一方面，一位同事建议我在那之后做因子分析，然后在那里再次选择主成分。 但是我应该再次决定组件的数量。 那么，如果是这种情况，我如何查看这些结果并使其适应我的研究？ 我的一些变量是相互关联的。 那么，我可以使用哪种倾斜旋转？ 我怎么能决定呢？
我真的很期待看到答案。
谢谢
回复：主成分的旋转和步骤你好，谢谢你的回答。 我尝试了不同的轮换方法，并且 quartimin 在我的情况下肯定是有意义的。 我希望通过倾斜旋转获得更多可解释的因素。
谢谢
回复：主成分的旋转和步骤- 格式化的加载矩阵使您能够更好地了解原始变量和 PC 之间的相关模式，并使用滑块调暗或抑制加载值。
- (a) JMP 推荐的因子数（如因子分析启动对话框窗口中所示）基于特征值>1。 当然你可以根据需要增加或减少。 (b) 人们通常使用 Varimax 进行正交旋转，使用 Quartimin（或 Obquartimax）进行倾斜旋转。 您是否希望旋转的因子仍然不相关？ 还是倾斜旋转导致更多可解释的因素？
