三部六病python因⼦分析案例_因⼦分析及python实现（⼀） 因⼦分析(factor analysis)是⽤少数的不可观察的潜变量表⽰多数可观察的相关的变量的⼀种统计⽅法，是⼀种降维技术. 做因⼦分析的前提是⾃变量之间有相关关系. 这⾥的潜变量就是我们所求的因⼦，⾃变量是因⼦的表征. 因⼦分析⼜分探索性因⼦分析和验证性因⼦分析，探索性因⼦分析是先不假定⼀堆⾃变量背后到底有⼏个因⼦以及关系，⽽是通过各种⽅法试图寻出具体⼏个因⼦及关系. ⽽验证性因⼦分析是假设⼀堆⾃变量背后有⼏个因⼦，试图验证这种假设是否正确.因⼦分析有两个核⼼问题，⼀是如何构造因⼦变量，⼆是如何对因⼦变量进⾏命名解释。
因⼦分析模型是把原观测变量分解成公共因⼦和特殊因⼦两部分.
其中X是原始变量标准化后的数据，F是公共因⼦，是特殊因⼦，A是因⼦载荷矩阵，不可逆，表⽰变量X在公共因⼦F上的载荷，即X与F的相关程度, A中元表⽰第i个变量在第j个因⼦上的负荷，也称为投影. 盘条
www.10wk因⼦分析的⼀般步骤
将原始数据标准化处理 X
计算相关矩阵C项链 莫泊桑 赏析
计算相关矩阵C的特征值 r 和特征向量 U
创业基金会
确定公共因⼦个数k
过敏疹建⽴因⼦模型
对初始因⼦载荷矩阵A进⾏旋转变换，旋转变换是使初始因⼦载荷矩阵结构简化，关系明确，使得因⼦变量更具有可解释性，如果初始因⼦不相关，可以⽤⽅差极⼤正交旋转，如果初始因⼦间相关，可以⽤斜交旋转，进过旋转后得到⽐较理想的新的因⼦载荷矩阵A'.
将因⼦表⽰成变量的线性组合，其中的系数可以通过最⼩⼆乘法得到.
计算因⼦得分.
