权重和成分载荷(W)

另一个相关性测量是每个集合中的线性组合与对象评分之间的多重相关性。如果集合中没有变量是多名义变量，那么可以通过将集合中每个变量的权重和成分负载相乘，添加这些乘积并取总和的平方根来计算此度量。

这些图给出了此示例中变量的权重和成分载荷。对于具有对象评分第一维的第一个最优标度变量加权和 (年龄 (以年计) 和 Marital status) ，多重相关 (R) 如下所示:

R = [ 0.701 x 0.841 + ((-0.273 x -0.631 ) ^]1/2 = 0.873

对于每个维， 1-loss = R ²。例如，从 "分析摘要" 表中， 1- 0.238 = 0.762，即 0.873 平方 (加上一些舍入误差)。因此，较小的损失值表示最优标度变量和维的加权和之间存在较大的多重相关性。对于多个名义变量，权重不是唯一的。对于多个名义变量，请使用 1-loss per set。