冗餘分析圖詳解

一、冗餘分析圖是什麼

冗餘分析圖(RE)是通過對數據矩陣進行因子分析和聚類分析構建而成的一種可視化分析方法。其通過先判斷因子數，在利用因子分析進行因子提取和旋轉，得到因子載荷矩陣，再用聚類分析對數據進行聚集，最終得到冗餘分析圖。

二、冗餘分析圖的解析

冗餘分析圖是由因子和聚類兩部分組成，因子在上，聚類在下。因子的位置是通過因子載荷值大小確定，而聚類的位置是通過聚類結果的距離確定。在解析冗餘分析圖時，應先解釋每個因子所代表的含義，再從整體上解釋它們的結構關係。

冗餘分析圖的橫軸為第一主成分，縱軸為第二主成分，因此每個點的位置都能明確反映出它在兩個維度上的重要性，即方差的貢獻度。而聚類的分組依據則是數據點間的相似性，同組的數據點在維度上相似或重要性相近。

三、冗餘分析的結果解釋

冗餘分析的結果解釋可以從多個角度進行說明。首先，冗餘分析的解釋應着重解釋那些具有顯著載荷值的因子，這些因子代表着數據的主要結構和特徵。其次，需要關注數據在各個維度上的分布，這對評估數據集的穩定性和數據維度的重要程度具有重要意義。此外，聚類分析的結果也可以為我們提供有關每個組內數據的一些共同特徵。

四、冗餘分析解釋率需要達到

冗餘分析解釋率是指所提取因子佔總方差的比例，達到80%以上的解釋率被認為是非常優秀的結果。這也代表着我們在提取的因子中，已經有很多重要結構和特徵被反映出來了。

五、冗餘分析解釋度低怎麼辦

當冗餘分析的解釋度較低時，即使所有因子都被提取了，也可能無法很好地反映出數據的結構和特徵。這時需要嘗試增加數據量，或者選擇更加合適的分析方法。如協方差結構分析或結構方程模型等。此外，也可以嘗試引入其他可用的變量，或對數據進行更細緻的預處理。

六、冗餘分析解釋率貢獻率

解釋率貢獻率是指每個因子所解釋的方差佔總方差的比例，這也直接關係到各個因子的重要性。該指標的計算方式為：(每個因子解釋的方差/總方差)*100%。在解釋每個因子時，應着重關注其貢獻率，根據其貢獻率確定其重要性。

七、如何看冗餘分析圖

在解析冗餘分析圖時，應先找到其中重要的因子，並確定因子位置和載荷值。然後，關注不同數據點的分布情況，對數據的相對重要性進行評估。最後，觀察數據點的聚類情況，探索數據之間的關係。

八、冗餘分析的圖怎麼分析

# 載入數據
data <- read.csv("data.csv")

# 提取因子
factor_model <- factanal(data, factors = 3, rotation = "varimax")
factor_scores <- as.data.frame(predict(factor_model, data))

# 提取聚類
cluster_d <- dist(factor_scores)
cluster_res <- hclust(cluster_d, method = "ward.D")
cluster_groups <- cutree(cluster_res, k = 3)

# 繪製冗餘分析圖
library(factoextra)
fviz_cluster(list(data = factor_scores, cluster = cluster_groups), geom = "point", palette = "jco")

九、冗餘分析怎麼看圖

冗餘分析圖可以通過觀察因子和聚類的位置判斷數據的結構和特徵。因子可以代表數據的不同特徵，載荷值越大則越重要。聚類可以根據數據的相似性對數據進行分組，同一組的數據具有相似的特徵。

十、冗餘分析第一軸和第二軸怎麼解釋

冗餘分析第一軸和第二軸分別代表數據在兩個主要方向上的變化。第一軸通常代表數據中最重要的結構和特徵，如體積、速度等。而第二軸則代表數據在第一軸的相對補充和平移，通常代表較為次要的結構和特徵。