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隐语义模型中隐含特征通过什么方式得到

归档日期:07-16       文本归类:语义分析      文章编辑:爱尚语录

  因子分析中因子数目的判定: 除了经验判断外,特征值法是选用较多的判断方法。因子对应的特征值就是因子所能解释的方差大小,而由于标准化变量的方差为1,因此特征值法要求保留因子特征值大于1的那些因子。这意味着要求所保留的因子至少能够解释一个变量的方差。需要注意的是,如果变量的数目少于20,该方法通常会给出一个比较保守的因子数目。此外,基于所保留的因子能够解释的方差比例的方法也常常使用。一般而言,所保留的公因子至少应该能够解释所有变量60%的方差。因子碎石图(scree

  plot)提供了因子数目和特征值大小的图形表示。可以用于直观的判定因子数目。半分法及统计检验法也是确定因子数目的方法,但并不常用。

  拓展:关于“因子分析” 因子分析的过程包括定义一个因子分析的问题并确定实施因子分析的变量。应用统计分析方法的关键往往并不在于方法本身,而在于对合适的问题选择合适的方法。因子分析适用的场合往往是一些多变量大样本的情形,研究者的目的则在于寻求这些具有内在相关性的变量背后的一种基本结构。包含在因子分析中的变量应当依据过去的经验、理论或者研究者自己的判断而被选择。但非常重要的一点是,这些变量必须具备区间或者比率测度等级。在样本大小方面,粗略而言,进行因子分析的样本容量至少应是因子分析所涉及变量数目的4—5倍。

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