因子分析——主成份算法实现补充

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 补充内容:R自带函数,测试数据,因子评分

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http://files.cnblogs.com/files/panpansky/%E4%B8%BB%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90%E8%A1%A5%E5%85%85%E6%95%B0%E6%8D%AE.rar

 

测试事例:

rt<-read.table("applicant.data")//绝对路径

factanal(~., factors=5, data=rt)

/*factanal(x, factors, data = NULL, covmat = NULL, n.obs = NA,

subset, na.action, start = NULL,

scores = c("none", "regression", "Bartlett"),

rotation = "varimax", control = NULL, ...)*/参数说明

分析结果:

                        

                          

 

直接上代码:

rt<-read.table("applicant.data")

//scores="regression"为回归法分析,scores="Bartlett"为最小二乘法分析

fa<-factanal(~., factors=5, data=rt, scores="regression")
//画出两个因子的联系图

plot(fa$scores[, 1:2], type="n")
text(fa$scores[,1], fa$scores[,2])

 

PS:本文涉及资料均来自薛毅书《统计建模与R语言》P543~546

 


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