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python 因子分析 主成分分析 因子载荷
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大方的茴香
1 年前
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基于 Python 的多 因子分析

--MORE--> 作为多元统计分析里的降维方法之一， 因子分析 可以应用于多个场景，如调研、数据建模等场景之中。 基于这个想法，发现很多相关性很高的因素背后有共同的因子驱动，从而定义了** 因子分析 ，这便是 因子分析 的由来。 2种 因子分析 因子分析 又分为两种： 探索性 因子分析 ：不确定在现有的自变量背后到底有几个因子在起作用，我们通过需要这种方法试图寻找到这几个因子 验证性 因子分析 ：已经假设自变量背后有几个因子，试图通过这种方法去验证一下这种假设是否正确 因子分析 步骤 应用 因子分析 法的主要步骤如下： 对所给的数据样本进行标准化处理 计算样本的相关矩阵R 求相关矩阵R的特征值、特征向量 根据系统要求的累积贡献度确定主因子的个数 计算因子载荷矩阵A 最终确定因子模型 factor_analyzer库 利用 Python 进行 因子分析 的核心库是：factor_analyzer pip install factor_analyzer 这个库主要有两个主要的模块需要学习：

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用 Python 实现 因子分析

因子分析 (factor analysis) 因子分析 的一般步骤factor_analyzer模块进行 因子分析 使用 Python 实现 因子分析 初始化构建数据将原始数据标准化处理 X计算相关矩阵C计算相关矩阵C的特征值 因子分析 (factor analysis) 是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。 因子分析 是简化、分析高维数据的一种统计方法。 因子分析 又存在两个方向，一个是探索性 因子分析 （exploratory factor analysis）。另一个是验证性 因子分析 （confirmatory factor analysis）。 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，而是我们通过这个方法去寻找因子及关系。 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。 Series from factor_analyzer import FactorAnalyzer import warnings warnings.filterwarnings("ignore") 使用 Python

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    因子分析

    目录： 什么是 因子分析 因子分析 的作用 因子分析 模型 因子分析 的统计特征 因子载荷矩阵的估计方法 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 因子分析 步骤 因子分析 和主成分分析区别 、什么是 因子分析 ？ 因子分析 是一种数据简化技术。 因子分析 是十分主观的，得到的因子究竟有什么意义也都是凭借自己的先验知识才可以知道的，所以评价 因子分析 的质量也很主观了。 10、主成分分析和 因子分析 的区别 主成分分析仅是变量变换，而 因子分析 需要构造因子模型； 　　主成分分析是用原始变量的线性组合来表示新的综合变量，即主成分； 　　而 因子分析 是用潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合来表示原始变量

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    因子分析 在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中 因子分析 更是频频出现。 【一、概念】 探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是 因子分析 ，也叫因素分析。通俗点： 因子分析 是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。 下图是spss 因子分析 的操作界面，主要包括5方面的选项，变量区只能选择数值型变量，分类型变量不能进入该模型。 【四、结果解释】 1、验证数据是否适合做 因子分析 主要参考kmo结果，一般认为大于0.5，即可接受。 同时还可以参考相关系数，一般认为分析变量的相关系数多数大于 0.3，则适合做 因子分析 ；从 KMO=0.575 检验来看，不是特别适合 因子分析 ，基本可以通过。

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    因子分析 可以看做是主成分分析的进一步扩展，主成分分析重点在综合原始变量的信息，而 因子分析 重在解释原始变量之间的关系。 因子分析 的步骤和主成分也是差不多的，关于 因子分析 前的一些准备工作可以参考之前主成分分析的步骤，比如相关矩阵的计算，KMO检验和Bartlett球形检验等，这里不再介绍。 某医院为了评价医疗工作质量，收集了三年的门诊人次、出院人数、病床利用率、病床周转次数、平均住院天数、治愈好转率、病死率、诊断符合率、抢救成功率9个指标，采用 因子分析 方法，探讨其综合评价体系。 ，根据 因子分析 碎石图的结果，建议我们提取3个因子。 下面我们首先用9个因子进行 因子分析 ，看看结果再说。

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