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地球化学数据的相关聚类因子分析地球化学数据的相关聚类因子分析
SPSS化探数据处理: 相关分析、聚类分析、因子分析 刘湘华 一、数据输入 数据视图和变量视图都要设置好。 二、相关分析 详细步骤如图所示。 二、相关分析 Bootstrap里不用改变设置,然后点击确定。 二、相关分析 至此便得到了相关分析结果,可以复制到word或excel里进行简化一下,如下页所示。 二、相关分析 通过下表,各元素的相关性便一目了然了。 三、聚类分析 详细步骤如图所示。 三、聚类分析 三、聚类分析 点击确定便得到聚类分析树状图。 三、聚类分析 树状图一般简化为下页模样,可在其他做图软件中完成。 三、聚类分析 spss默认距离系数为25,无法以相关系数来代替。如下图,当距离系数取16时,元素分五类:(As、Sb、Au)、(Zn、Cu、Pb、Ag)、Sn、Mo、W。 四、因子分析 详细步骤如图所示。 四、因子分析 四、因子分析 四、因子分析 四、因子分析 四、因子分析 点击确定便得到因子分析结果。 四、因子分析 我们能用到的是旋转成份矩阵(有人也叫做“旋转因子载荷矩阵),可以简化一下表格,如下页所示。 四、因子分析 可以看出以累计方差贡献55.176%为准可提取3 个主成因子:F1 因子(Pb、Zn、Cu、Ag);F2 因子(As、Pb、Au);F3 因子(W);F1 因子贡献率29.894%.....。F1元素为近矿元素,Ag和Pb强异常出现于金矿床中部偏上,Cu、Zn强异常出现于金矿床中部偏下;F2反映金矿体上方的前缘晕;F3为反映金矿体下部及尾晕。 上面简单介绍了一些化探数据分析的方法,详细的研究需要进一步查阅文献资料,将化探数据认真科学地分析应用好,才能对得住野外同志们艰辛的汗水,谨以此文纪念那些每天背五瓶水上山,与马蜂、过山风为伍的日子,祝兄弟们工作顺利,升官发财! | McKinsey Company TRACKER Unit of measure 1 注 资料来源: Title Unit of measure Working Draft - Last Modified 3/13/2012 8:39:10 PM Printed Last Modified 3/13/2012 8:39:10 PM China Standard Time Printed WORKING DRAFT 文件类型 日期 机密和专有 未经麦肯锡许可,任何对此资料的使用严格禁止 | McKinsey Company TRACKER Unit of measure 1 注 资料来源: Title Unit of measure Working Draft - Last Modified 8/23/2011 8:44:42 AM Printed Last Modified 8/23/2011 8:44:42 AM China Standard Time Printed WORKING DRAFT 文件类型 日期 机密和专有 未经麦肯锡许可,任何对此资料的使用严格禁止 * 2014/03/18 广西有色金属集团资源勘查有限公司 GUANGXI NON-FERROUS METALS GROUP RESOURCE EXPLORATION CO.,LTD 在化探数据处理中经常需要进行相关分析、聚类分析和因子分析,下面我分享下在具体(spss)操作中的一些步骤,希望能对大家有所帮助。 一、数据输入 将元素分析结果转换为对数值,然后复制到spss。 | McKinsey Company TRACKER Unit of measure 1 注 资料来源: Title Unit of measure Working Draft - Last Modified 3/13/2012 8:39:10 PM Printed | McKinsey Company TRACKER Unit of measure 1 注 资料来源: Title Unit of measure Working Draft - Last Modified 8/23/2011 8:44:42 AM Printed *
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