因子 分析过程？(一)因子 分析有四个基本步骤:(1)确认原变量to be 分析是否适合因子 分析 。问题1:-2分析French分析Steps-2分析有两个核心问题:一是如何构造，二是如何命名和解释变量因子 ， 因子 分析如何确定主成分及各指标的权重？因子 分析是一种多元统计 ， 研究如何把许多原始变量浓缩成几个信息损失最少的因子变量，如何使因子变量更具有可解释性 。
1、如何根据系统 聚类的指标集的归类结果,对数据进行分组principal component分析是将多个指标转化为几个综合指标，用综合指标来解释多元的方差和协方差结构 。综合指数是主要组成部分 。所获得的几个主成分应该尽可能多地保留原始变量的信息，并且彼此不相关 。因子 分析是一种多元统计，研究如何把许多原始变量浓缩成几个信息损失最少的因子变量，如何使因子变量更具有可解释性 。聚类 分析是根据实验数据本身的定性或定量特征 ， 对大量数据进行分组和分类，以了解数据集的内部结构并描述每个数据集的过程 。
2、相关性 分析有哪些方法?问题1:-1/correlation用的数学方法是什么？做散点图，拟合线图，回归分析，然后对散点做线性拟合 。如果是非线性相关，可以做二阶、三阶甚至多阶拟合 。在线性相关的情况下，可以通过相关系数来计算和判断相关系数 。问题2:属性关联的方法有哪些分析？在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域已经提出了许多属性关联的方法 。属性关联分析的基本思想是对给定的数据集或概念计算相应的属性，获得一些与属性相关的参数(描述属性关联) 。
3、 因子 分析法如何确定主成分及各个指标的权重?(1)首先把数据标准化，因为不同数据的量纲不一致，所以必须无量纲化 。(2)对标准化数据执行-2分析(主成分法)，使用方差最大化旋转 。(3)写出本金因子的得分和各本金因子的方程贡献率 。Fjβ1j*X1 β2j*X2 β3j*X3 ？ βNJ * Xn；Fj是主要成分(j1，2，？、m)、X1、X2、X3、Xn是每个指数 ， β1j，β2j，β3j，？
(4)计算指标权重 。ω我问题1:因子分析French分析Steps因子分析有两个核心问题:一是如何构造 。二是如何命名和解释变量因子 。所以-2分析的基本步骤和解决方法都是围绕这两个核心问题展开的 。(一)因子 分析有四个基本步骤:(1)确认原变量to be 分析是否适合因子 分析 。(2)结构因子变量 。⑶用旋转的方法使变量因子更易解释 。(4)计算因子变量得分 。
【因子分析与聚类分析】⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率和累计方差贡献率；⑸判定因子:设F1，F2 ， …，Fp为p 因子，其中第一个m 因子包含不少于80%的数据和信息(即其累计贡献率)，可选取第一个m/ 。[6] 因子旋转:如果得到的m 因子无法确定或其实际意义不明显，则需要旋转因子以获得明显的实际意义 。
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