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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,燃油效率(以每加仑英里为单位),速度等。
数据来自1974
年美国汽车趋势杂志,包括<