12、数据挖掘中的因子分析与异常检测

数据挖掘中的因子分析与异常检测

在数据挖掘领域，因子分析和异常检测是两个重要的技术手段。本文将详细介绍因子分析的相关内容，包括其背后的线性代数原理、如何确定因子数量以及实际应用案例，还会探讨异常检测的多种方法，如单变量异常值检测等。

1. 因子分析基础

因子分析是一种强大且灵活的方法，可用于多种场景。通过改变因子分析命令的参数，能更好地理解其工作原理。

1.1 改变因子分析函数参数

我们可以修改 fa 函数的参数来得到不同的结果。之前使用如下代码创建解决方案：

solution <- fa(r = big_cor, nfactors = 5, rotate = "oblimin", fm = "pa") 

这次我们改变一些参数：

solution <- fa(r = big_cor, nfactors = 3, rotate = "varimax", fm = "minres")

这里，我们将旋转方法改为 varimax ，因子分解方法改为 minres ，最重要的是将因子数量 nfactors 从 5 改为 3。然后查看该模型中的因子载荷：

print(solution)

通过观察这些载荷，我们可以尝