我指的是表格里的Eigenvalue Difference Proportion Cumulative Trace = 4 Rotation: (unrotated = principal) Rho = 0.9323 Unexplained 等等都是什么意思

这些结果信息解释如下：

1. Eigenvalue：特征值，表示每个主成分所解释的方差。

2. Difference：特征值之间的差异，表示每个主成分所贡献的方差量。

3. Proportion：方差比例，表示每个主成分所解释的总方差占比。

4. Cumulative：累计比例，表示每个主成分的方差贡献率的累加和。

5. Trace：迹，表示所有主成分的特征值之和，即原始数据的总方差。

6. Rotation：旋转方法，表示是否对特征向量进行旋转，常见的旋转方法有varimax和promax等。

7. Rho：相关系数，表示旋转后主成分之间的相关性，一般情况下，rho值越小，表示主成分之间的相关性越小。

8. Unexplained：未解释的方差，表示未被主成分解释的剩余方差，一般情况下，这个值应该越小越好。

这些结果信息可以帮助我们了解主成分分析的结果和数据结构，方便我们进行后续的分析和解释。

相关问题

C=np.cov(x_train.T) print('x_train的协方差矩阵为:') print(C) A,V= np.linalg.eig(C) I=np.sort(A) index=np.argsort(A) b=I[::-1] q=index[::-1] c=[] m=np.empty(shape=[10,784],dtype=float) for k in range(len(b)): if k<10: c.append(b[k]) else: break m=V[:,q[:10]] print('最大的10个特征值:') print(c) print('最大的10个特征向量:') print(m) #画出特征值曲线图（从大到小10个特征值） plt.figure() x=range(1,11) plt.plot(x,c,color='red',marker='+',linewidth=2,markersize=12,label='eigenvalue') plt.xlim(0,11) plt.ylim(0,6) plt.legend(loc='best') #画出前面2个特征向量图 plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,0],color='lightblue',linewidth=2,label='The 1st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best') plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,1],color='lightblue',linewidth=2,label='The 2st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best')每行代码的解释

这段代码实现了对一个训练集 x_train 的协方差矩阵的计算，并对其进行特征分解。具体来说：

- 第一行代码使用 numpy 库中的 cov 函数计算 x_train 的协方差矩阵，并将其转置后再进行计算，最后将结果保存在变量 C 中。
- 第二行代码使用 numpy 库中的 eig 函数对协方差矩阵 C 进行特征分解，其中 A 保存了特征值，V 保存了对应的特征向量。
- 第三行代码使用 numpy 库中的 sort 函数对特征值 A 进行排序，将结果保存在变量 I 中；使用 argsort 函数获取排序后的索引，并将结果保存在变量 index 中。
- 第四行代码使用切片操作将特征值列表 b 中的前 10 个值保存在变量 c 中。
- 第五行代码使用切片操作将特征向量矩阵 V 中与前 10 个特征值对应的列向量组成的子矩阵保存在变量 m 中。
- 第六行代码输出最大的 10 个特征值。
- 第七行代码输出最大的 10 个特征向量。
- 第九行代码绘制特征值曲线图，横坐标为特征值的排名，纵坐标为特征值的大小。
- 第十二行代码绘制第一个特征向量的图像，横坐标为像素点的位置，纵坐标为对应像素点在该特征向量中的权重。
- 第十五行代码绘制第二个特征向量的图像，与第一个特征向量的图像类似。

print('trace statistic: ', jres.lr1) print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2) # 进行Johansen检验 # 输出结果 print('Eigenvalues: ', jres.eig) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: ', jres.trace_stat_crit_vals) print('Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: ', jres.max_eig_stat_crit_vals) trace statistic: [40.01598228 4.74157044] max eigenvalue statistic: [35.27441184 4.74157044] Eigenvalues: [0.98783633 0.44716534] Critical values (90%, 95%, 99%) of trace statistic: [[10.4741 12.3212 16.364 ] [ 2.9762 4.1296 6.9406]] Critical values (90%, 95%, 99%) of max eigenvalue statistic: [[ 9.4748 11.2246 15.0923] [ 2.9762 4.1296 6.9406]]

这段代码是进行 Johansen 检验的，用于检验时间序列之间的协整关系。Johansen 检验的原假设是所有的序列都不协整，备择假设是至少有一个序列与其它序列协整。检验结果包括 trace statistic 和 max eigenvalue statistic 两个统计量，以及对应的临界值。如果 trace statistic 或 max eigenvalue statistic 超过对应的临界值，则可以拒绝原假设，认为存在协整关系。其中，trace statistic 表示序列之间的协整关系的总数，而 max eigenvalue statistic 则表示序列之间的最大协整关系数。