QScrollArea pArea= new QScrollArea(this);    QWidget  qw = new QWidget(pArea);需要滚动的是一个Qwidget，而如果是在设计器里面拖入控件，会自动添加

设Mn阶阵E单位矩阵存数λ使M-λE奇异矩阵（即逆矩阵亦即行列式零）λ称M特征值特征值计算n阶阵A特征值λ使齐线性程组（A-λE）x=0非零解值λ满足程组｜A-λE｜=0λ都矩阵A特征值_向的词语解释是：倾向qīngxiàng。(1)趋势。

设Mn阶阵E单位矩阵存数λ使M-λE奇异矩阵（即逆矩阵亦即行列式零）λ称M特征值特征值计算n阶阵A特征值λ使齐线性程组（A-λE）x=0非零解值λ满足程组｜A-λE｜=0λ都矩阵A特征值#includeusing namespace std

EM算法的推导过程中用到的一个很重要的不等式就是琴生不等式（Jenson inequality），相信大家在高等数学的课程中都学习过这个不等式，这里只简单回顾一下这个不等式的性质： 设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x。如果对于所

以下是我自己通俗的理解哈。主成分分析，就是多个变量综合起来反应一个指标，要把这个指标找出来。因子分析就是其实潜在的有几个指标，而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果。因子分析不好理解是吧，举个例子：给人做智力测验，得到了算数成绩，迷

1、首先打开SPSSAU，右上角上传数据，点击或者拖拽原始数据文件上传。2、选择进阶方法->主成分，选择需要分析的题目，拖拽到右侧。点击“开始主成分分析”。3、可以自行设置好要输出的主成分个数，而不是让软件自动识别。4、完成以上操作后

保存因子分析就好，如果用spssau分析前先勾选“因子得分”选项，即可在分析后得到因子得分项。spss直接把几个因子都已经算出来了，就是duFAC1-1列就是因子F1，同理可以得知F2，F3不用算的，如果问F1怎么来的，就说是F1=0701

1、根据特征方程求出各个特征值，λ是特征值，I代表单位矩阵，R是各个变量所形成的的相关矩阵，相关矩阵可以通过spss的相关命令求得，然后可以解出λ。2、用求得的特征值λ，相关矩阵R这些条件，求出对应于特征值的特征向量e（i）（根据特征向量的

工具原料spss200方法步骤先在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimension reduction--factor analyse。打开因素分析对话框我们看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的

spss的主成分分析主要应用在因子分析里，目的是将原来很多的因素，通过他们内在的相关分析，整合成新的一个或多个相对独立的综合因素，来代表原来散乱的因素。例如我们测量客户满意度设计了10个题目，那数据收集完后，就可以通过因子分析，来看看这1

主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。第一步:判断是否进行主成分(pca)分析;判断标准为KMO值大于06第二步:主成分与分析项对应关系判断第三步：在第二步删除掉不合理分析项后,并

1输入数据。2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Fa

因为做主成分分析时spss会直接将数据标准化。所以完全有可能出现负值，而且关键是，主成分分析得到的是几组向量，可能第一主成分的某个值是负的，那么第二主成分它就可能是个正的很大的值，所以不用担心。1输入数据。2点Analyze 下拉菜单，选D

新建一个txt文档，后缀改为SPS，用双击spss打开，把下面的语法文件拷贝进去，把变量VARIABLES后面的b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b11……改为你需要分析主成分的变量，然后全部选中。右击，选择R

1、主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。2、在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此

1）数据压缩 将数据从多维数据降低为低维数据，从而减小数据的规模，并使用较少的计算机内存或磁盘空间。在机器学习中，通过降维也可以加快算法计算。 2）可视化 通过降维可以减小数据的特征数，从而可以分析组成数据的基本结构，方便可视化

主成分的选取可以有2种方法：1、取累计贡献率大于85%的成分；2、取所有特征值大于1的成分。当符合上述任意一种时均可拿来做为最后的主成分。当然SPSS软件默认的是第二种。主成分的选取和你说的载荷量小于05没多大关系。载荷量应该是大一点才好，

(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1jX1 +β2jX2 +β3jX

主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关通常数学上的处理就是将原来P个指标作 线性组合