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文章目录
- 因子分析
- 数据集
- 处理步骤
- 主成分法做因子分析
- 最大似然法做因子分析
因子分析
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因子分析的用途与主成分分析类似，它也是一种降维方法。由于因子往往比主成分更易得到解释，故因子分析比主成分分析更容易成功，从而有更广泛的应用。
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从方法上来说，因子分析比主成分分析更为精细，自然理论上也就更为复杂。主成分分析只涉及一般的线性变换，不涉及模型，仅需假定二阶矩存在。而因子分析需建立一个数学模型，并作一定的假定。
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因子分析起源于20世纪初，K.皮尔逊(
Pearson)和C.斯皮尔曼(Spearman)等学者为定义和测定智力所作的努力，主要是由对心理测量学有兴趣的科学家们培育和发展了因子分析。 -
因子分析的目的是为了
降维，降维的方式是试图用少数几个潜在的、不可观测的随机变量来描述原始变量间的协方差关系。
数据集
内置的mtcars数据框包含有关32辆汽车的信息，包括它们的重量，燃油