arcgis主成分分析累计百分比超过100%
时间: 2024-05-17 15:09:55 浏览: 11
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主成分分析结果解读
ArcGIS中的主成分分析是一种常用的空间分析方法,用于将多个相关变量转换为少数几个不相关的主成分,以便更好地理解和解释数据。主成分分析的结果包括主成分系数、方差贡献率和累计方差贡献率等。
主成分系数是主成分与原始变量之间的线性组合系数,用于计算每个主成分的值。方差贡献率是每个主成分解释的总方差的比例,表示该主成分对数据变异的解释程度。累计方差贡献率是前n个主成分的方差贡献率之和,表示前n个主成分对数据变异的解释程度。
解读主成分分析结果需要综合考虑主成分系数、方差贡献率和累计方差贡献率等指标。通常,选择前几个方差贡献率较高的主成分作为分析结果,以便更好地解释数据。同时,还需要考虑主成分系数的符号和大小,以确定每个主成分与原始变量之间的关系。
以下是一个示例代码,演示如何在ArcGIS中进行主成分分析并解读结果:
```python
# 导入ArcGIS空间分析模块
import arcpy
# 设置工作空间和输入数据
arcpy.env.workspace = "C:/data"
input_data = "input.shp"
# 进行主成分分析
output_data = arcpy.PCA_stats(input_data, "output.shp", "FIELD1;FIELD2;FIELD3")
# 获取主成分系数、方差贡献率和累计方差贡献率
coefficients = output_data.getOutput(0)
variance_ratio = output_data.getOutput(1)
cumulative_variance_ratio = output_data.getOutput(2)
# 输出结果
print("主成分系数:", coefficients)
print("方差贡献率:", variance_ratio)
print("累计方差贡献率:", cumulative_variance_ratio)
```
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