arcgis主成分分析累计百分比超过100%

在ArcGIS中，主成分分析可以帮助我们将多个相关变量转换为一组无关变量，以减少数据的维度。主成分分析的结果通常是一组新的变量，称为主成分。在计算主成分时，我们可以选择只保留累计百分比较高的主成分，而忽略累计百分比较低的主成分。如果选择保留的主成分的累计百分比超过100%，则可能是由于数据存在噪声或其他异常情况导致的。在这种情况下，我们需要对数据进行进一步的处理，例如去除异常值或重新选择主成分。

相关问题

arcgis主成分分析

以下是使用ArcGIS进行主成分分析的步骤：

1.打开ArcMap，加载需要进行主成分分析的数据。

2.在ArcToolbox中搜索“主成分分析”，并双击打开“主成分分析”工具。

3.在“主成分分析”工具中，选择需要进行主成分分析的字段，设置输出路径和输出文件名。

4.点击“确定”按钮，等待工具运行完成。

5.在ArcMap中打开输出的主成分分析结果文件，查看主成分分析的结果。

arcgis主成分分析结果分析

主成分分析（PCA）是一种常见的多元统计分析方法，用于降低数据的维度和提取数据的主要成分。在ArcGIS中进行PCA分析，可以得到以下结果：

1. 汇总表：提供了每个变量的统计信息和相关系数矩阵。
2. 方差贡献表：显示每个主成分的方差贡献率和累计方差贡献率。
3. 主成分载荷表：显示每个变量对主成分的贡献程度。
4. 主成分得分图：用于检查主成分得分之间的关系。
5. 主成分贡献图：用于确定哪些主成分对数据解释最重要。
6. 主成分回归方程：用于预测新的观测值。

通过分析这些结果，可以得到以下结论：

1. 方差贡献率较高的主成分可以解释原始数据中的大部分变异性。
2. 主成分载荷表可以帮助识别哪些变量对于解释主成分最重要。
3. 主成分得分图和贡献图可以帮助识别主成分之间的关系和哪些主成分对于数据解释最重要。
4. 主成分回归方程可以用于预测新的观测值。

综上所述，PCA是一种有用的数据降维和分析工具，可以帮助我们更好地理解数据，并发现数据中的关键信息。