The principal component is the line

The principal component is the linear combination of each original variable. In each linear combination, the coefficients of each original variable are called the factor load. The larger the absolute value of the factor load, the higher the correlation between the original variable and the principal component, the Component Matrix obtained by SPSS (also known as factor load table, see table x) reveals the degree of correlation between the three principal components and the 10 original variables.

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主要成分是每个原始变量的线性组合。在每个线性组合中，每个原始变量的系数称为因子负载。因子负荷的绝对值越大，原始变量与主成分之间的相关性越高，通过SPSS获得的成分矩阵（也称为因子负荷表，请参见表x）显示了三个主成分之间的相关程度。组件和10个原始变量。

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主分量是每个原始变量的线性组合。在每个线性组合中，每个原始变量的系数称为因子载荷。因子负载的绝对值越大，原始变量与主分量之间的相关性越高，SPSS 获得的组件矩阵（也称为因子负载表，请参阅表 x）揭示了三个主要组件和 10 个原始变量之间的关联程度。

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主成分是每个原始变量的线性组合。在每个线性组合中，每个原始变量的系数称为因子载荷。因子负荷的绝对值越大，原始变量与主成分的相关性越高，SPSS得到的成分矩阵（也称因子负荷表，见表x）揭示了三个主成分与10个原始变量的相关性程度。

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