《表3 玉林市数据成分矩阵》

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《基于机器学习的贫困户识别指标体系模型研究》


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因子分析将原来51项属性变换为6项主要指标,由于贫困补助额度是外生的因变量,而数据已依据玉林市属性处理,因此这2项属性未参与指标提取。通过因子最大方差得分可知,提取的6项指标通过原来数据12%的信息量概括了30%的数据特征。虽然各种变量包含的信息密度不同,但这6项指标实际上已包括了识别贫困户所需的大部分信息。作出成分矩阵,计算每项指标中具体包含原来各项属性的比例。玉林市数据的成分矩阵如表3所示。