The isi akụrụngwa

The isi akụrụngwa dabeere na-agbalị ịkọwa ihe kacha larịị nke ndịiche na a ụfọdụ set nke variables, na gbakwasara ọcha na mmekọrịta matriks diagonal. E nwere ihe ọzọ usoro, dabere na ihe na-akpata analysis, iji na-mejuputa atumatu mkpachi nke mmekọrịta matriks eji a ụfọdụ ọnụ ọgụgụ nke ihe (ihe na-erughị gaghị agara nọmba nke variables), ma site ụzọ mkpachi ukwuu dị iche na nke mbụ chọrọ usoro.

N'ihi ya, na usoro nke na-akpata analysis nwere ike ịkọwa na mmekọrịta dị n'etiti ndị variables onwe ha, na ndị dabeere na ndị ọcha nke mmekọrịta matriks ụdị n'èzí ya diagonally.

Dabere na ndị bara uru iji, gbalịa ịghọta mkpa nke ngwa nke a akpan akpan usoro. Lekọtara analysis na-eji mgbe e nwere mmasị na-eme nnyocha na-amụ mmekọrịta dị n'etiti variables, ihe bụ isi na akụrụngwa analysis na-eji mgbe ọ dị mkpa iji belata data akụkụ, na a nta ruo n'ókè ha na nkọwa a chọrọ.

Si ahụmahụ anyị, anyị pụrụ ịhụ na ụzọ nke na-akpata analysis eji a zuru ezu ọnụ ọgụgụ buru ibu nke kwuru anya. A ego kwesịrị iji nke ịdị ukwuu elu karịa ọnụ ọgụgụ nke kwuru na ọ bụ ihe.

The isi akụrụngwa bụ nnọọ ewu ewu na ahịa nnyocha, dị ka ọ ga-eji na ọnụnọ nke multicollinearity iyi data. Na usoro nke ahịa nnyocha ajụjụ nwere yiri ajụjụ, na azịza ha na ga-esoriri na ụkpụrụ nke multicollinearity.

The isi akụrụngwa bụ ihe amamihe na-atụle a set nke na-egosi na a ga-abụ nke ndị na-eme nchọpụta na-eduzi tupu nhọrọ nke mmiri ma ọ bụ ihe. Ihe kacha mkpa n'ime ndị a bụ eigenvalues nke na-ekwupụta na ọkwa nke dispersion nke variables kọwara nke a na-akpata. E nwere otu ihe dị mkpa na-achị nke isi mkpịsị aka, nke bụ nnọọ uru n'ihi estimating ọnụ ọgụgụ nke ihe (ihe kwesịrị ka ogologo dị ka e eigenvalues ihe karịrị otu). A na-achị nwere ike ịkọwa a obere bit mfe - na eigenvalues egosipụta òkè nke normalized variances nke variables na-akọwa ihe, na na ikpe nke na-uku ya unit ha kwesịrị igosipụta ndị dispersions nwere ihe karịrị otu agbanwe.

Ọ dị mkpa ka dokwuo anya otu ugboro ọzọ ka ọchịchị nke "onye eigenvalues" - ahụrụ anya, na mkpa ya iji ike na-ekpebisi ike site na-eme nchọpụta. Ka ihe atụ, eigenvalue nwere a bara uru na-erughị ịdị n'otu, ma ọ bụ n'ihi na-agbasa, na-ekesa n'etiti variables. Otu ọkà na ubi nke ahịa dị ezigbo mkpa na segmentation mata ihe ndị ọkpụrụkpụ uche. Na ndị ihe, nke nwere eigenvalues nke ihe karịrị otu, ma na-adịghị a bara uru nkọwa, na ha na-sonye na akaụntụ. O nwere ike ịbụ ọnọdụ nnọọ ndị na-abụghị.

Ihe ọzọ dị mkpa nke gbasara ndị bara uru ngwa nke ụzọ nke na-akpata analysis - ajụjụ nke adiana. Ọ nwere ike na-atụle otú ahụ nhọrọ rotations. The kasị ewu ewu na nke ha - varimax usoro. Ọ dabeere na kacha larịị nke dispersion nke variables na onye ọ bụla na-akpata. Nke a na usoro na-enyere aka ịchọta a adiana, nke ụfọdụ variables dị elu ụkpụrụ, mgbe ndị ọzọ - ala iji onye ọ bụla na-akpata.

Ọzọ usoro nke adiana - kvartimaks, ọ na-enyere aka ịchọta a ụfọdụ adiana, nke na ihe n'ihi na onye ọ bụla na agbanwe ka nwere ma ala na elu ibu.

ekvimaks adiana usoro bụ a ikwere n'etiti abụọ ụzọ tụlere n'elu.

All ndị a ụzọ na-orthogonal na ibe perpendicular anyu, na ha na-eme ike deere dịghị mmekọrịta dị n'etiti onye ihe.