估计你做错了，主成分分析时变量数要少于样品数

主成分分析可以强制设定要几个factor的

在主成分分析（PCA）中，如果你得到了较多的主成分，而你希望减少这个数量以简化模型或者提高可解释性，有几种策略可以考虑：

1. **查看累计方差贡献**：通常我们会关注前几个主要成分能解释的数据总变异比例。例如，在SPSS中，你可以检查“Scree Plot”（碎石图）和输出中的“Total Variance Explained”表来决定保留多少个主成分。选择那些能够解释数据大部分变异性（如80%或90%）的前几个主成分。

2. **考虑特征值**：保留特征值大于1的主成分，这是Kaiser准则建议的做法。这意味着这些主成分比原始变量更能描述数据。

3. **可解释性**：在选择保留哪些主成分时，还需要考虑它们的实际含义和模型的可解释性。如果某些主成分虽然方差贡献较大但难以理解其意义，则可能需要重新考虑是否保留。

4. **旋转主成分**：使用正交或斜交旋转（如Varimax、Quartimax或Oblique等）可以帮助提高主成分的可解释性和分离出更有意义的变量组合。旋转后，你可能会发现某些主成分更集中于特定的原始变量上，这样可以更容易地决定哪些组件是最重要的。

5. **再次运行PCA**：基于上述考虑，选择前几个具有较高方差贡献且易于理解的主成分，然后可以重新运行PCA以这些选定的主成分为输入，进行进一步分析或模型构建。

6. **使用其他数据降维技术**：如果PCA不适合你的需求，还可以探索如因子分析、独立成分分析（ICA）、非负矩阵分解（NMF）等其他数据降维方法。

记住，在减少主成分数量时，你是在牺牲部分信息以换取简化和可解释性。因此，这是一个需要平衡的决策过程。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用