本文主要利用EM算法推导因子 分析的参数估计过程 。因子分析(因子分析)是一种数据简化技术，如何阅读SPSS 因子 分析如何将砾石图分成几部分因子阅读砾石图的关键是找到拐点，即图中陡坡和缓坡的临界点，从这里也可以看出砾石图的一个缺点，那就是它没有一个固定的临界标准来帮助研究者判断要提取多少因子，有些时候 ， 如果拐点不是很明确 ， 单纯靠砾石图很难确定因子要提取多少，所以最好不要用砾石图作为因子提取的依据 。
1、FactorAnalysis这应该是学习ML依赖导出的最痛苦的算法了，所以我想先用直观的语言描述一下Factoranalysis是什么 。因子分析(因子分析)是一种数据简化技术 。它通过研究许多变量之间的内在相关性来探索观测数据的基本结构，并用少数假设变量来表示其基本数据结构 。这些假设变量可以反映许多原始变量的主要信息 。
【平行因子分析 r】因为有隐变量，而从MLE中无法得到closeform ， 所以很自然的就想到了前面提到的EM算法 。本文主要利用EM算法推导因子 分析的参数估计过程，我们之前考虑的训练数据中样本x()的个数m远大于其特征个数n，所以行回归和聚类没有大问题 。然而 ， 当训练样本的数量m过小时 ， 即使 。
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