《表3 主成分旋转后的因子载荷》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于主成分和聚类分析的浮梁红茶品质评价》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从表2可知，前3个主成分的特征值大于0.8，累计方法贡献率为82.53%，较大地保留了原始信息，故选取了前3个特征值做主成分分析。因每个主成分都是原始变量的线性组合，组合中各变量对主成分的影响可用载荷表示，载荷绝对值越大，其影响越大[13]。当主成分的载荷矩阵经旋转后载荷系数更接近1或者0，可更好地解释和命名变量。为此，通过SPSS软件继续对前3个主成分进行旋转，采用主成分分析的提取方法和具有Kaiser标准化的正交旋转法，表3是旋转后的成分矩阵，旋转在5次迭代后收敛。