因子分析——主成份算法实现补充

 补充内容：R自带函数，测试数据，因子评分

数据文件（点击无效则复制下面URL到迅雷下载）

https://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