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主轴因子法因子分析

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【主轴因子法因子分析】因子 分析,4.探索性因子 分析探索性因子分析(EFA)因子分析:因子/指从变量组中提取共性的统计技术因子 分析方法中可以有多少个主因子一般情况下，因子 分析所有提取的主因子 。

1、PMF常规项来源解析3.5.4.1指标的选取及数据预处理选取了反映地下水水化学类型的11个指标(Cl、Mg2 、Ca2 、Na 、EC、TDS、THard、NH4N)因子分析(表3 。为了提高数据集的质量，首先对数据的缺失值进行处理，用均值插值法作为组内缺失值的替代值，用检测限代替未检出项；多元统计方法是基于分析方法在数据正态或近似正态分布的条件下，所以采用适合小样本正态性检验的ShapiroWilk方法对数据进行分析 。分析 ， 分析结果表明大部分指标符合正态分布，非正态分布数据通过BoxCox变换转换为正态数据 。

2、想问下,聚类 分析,判别 分析, 因子 分析,主成分 分析和对应 分析各自的使用...clustering分析一般用于描述变量或样本之间的相似性，事先不知道有多少个类别 。判别分析是指类别是预先已知的 ， 并且有相应的分类数据 ， 所以可以基于已知的分析数据建立一个分类规则，然后通过建立的规则分析判断一个或多个未知类别的数据，确定它们属于哪一个类别 。所以因子 分析、主成分分析、对应关系分析与上述两种方法分析有很大区别 。

其实可以理解为，当我想到分析一些变量的时候，这些变量的个数太多了，而分析听起来有点复杂，所以可以用主成分分析减少变量个数，找到几个综合变量(public-) 。而因子 分析实际上相当于主成分分析的逆过程，也就是用找到的公因子来解释变量 。但是有很多方法可以找到公因子，不仅有主成分法，还有-1因子，最大似然法等等 。

3、《R语言实战》自学笔记71-主成分和 因子 分析Principal Component分析Principal Component分析((主成分分析，PCA))是一种数据降维技术 ， 可以将大量的相关变量转化为少数不相关的变量，称为主成分(原始变量的线性组合) 。整个思路就是化繁为简 ， 抓住问题的关键，也就是降维 。主成分分析 method是通过适当的数学变换 ， 使新变量的主成分成为原变量的线性组合，选择总变异信息中所占比例较大的少数主成分到分析 things的方法 。

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