1 min readMay 18, 2020
我沒研究過KMO做什麼事情,但九個變量,到四個累積解釋變異才71%,背後的意義代表資料變數間的變異量基本上都很高且共變異量可能不高,變數間可能快獨立了,所以有可能很難找到資料背後的因子,不合適做因素分析。建議你看一下,所以資料的相關係數,如果變數間的相關係數都接近0,基本上就表示變數間統計獨立,如果所有變數間皆統計獨立,這時候也不適合做主成份分析。
我沒研究過KMO做什麼事情,但九個變量,到四個累積解釋變異才71%,背後的意義代表資料變數間的變異量基本上都很高且共變異量可能不高,變數間可能快獨立了,所以有可能很難找到資料背後的因子,不合適做因素分析。建議你看一下,所以資料的相關係數,如果變數間的相關係數都接近0,基本上就表示變數間統計獨立,如果所有變數間皆統計獨立,這時候也不適合做主成份分析。
怕老了忘記這些吃飯的知識,開始寫文章記錄機器/深度學習相關內容。Medium現在有打賞功能(每篇文章最後面都有連結),如果覺得寫的文章不錯,也可以Donate給個Tipping吧。黃志勝 Chih-Sheng Huang (Tommy), mail: chih.sheng.huang821@gmail.com