因子分析和主成分分析

前言：这是学校多元统计分析课程布置的实验（包括基于python的线性代数运算、线性回归分析实验、聚类分析、因子分析和主成分分析），这里分享出来，注解标注的比较全，供大家参考。

1、文件“test4-1.csv”给出的是52名学生的数学（x1）、物理（x2）、化学（x3）、语文（x4）、历史（x5）和英语（x6）成绩。使用数据完成以下内容。
①使用SPSS的因子分析功能对数据进行因子分析；







②使用python语言编程实现因子分析的功能，并运行上述数据，输出结果：因子载荷和因子得分，与SPSS因子分析结果进行比较。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA, FactorAnalysis
from sklearn import preprocessing
from factor_analyzer import FactorAnalyzer

# 取消科学计数法
np.set_printoptions(suppress=True)
df = pd.read_csv("test4-1.csv")
columns = df.shape[1]
data = df.columns[1: columns]
df = np.array(df[data])
# 皮尔森相关系数
df_corr = np.corrcoef(df)
# 数据标准化
df_z = preprocessing.scale(df