【学习笔记】因子分析

Burger叮当

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分类专栏： 2012国赛A题文章标签：学习

于 2022-06-22 18:57:39 首次发布

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因子分析是一种降维方法，通过整合多个变量为少数公共因子，保留主要信息。它用于变量降维、计算因子权重和综合得分。主要步骤包括数据标准化、计算相关矩阵、确定主因子个数、计算因子载荷矩阵和建立因子模型。Python中实现因子分析可使用factor_analyzer库。

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因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。通常因子分析有三种作用：一是用于因子降维，二是计算因子权重，三是计算加权计算因子汇总综合得分。

一、因子分析步骤

应用因子分析法的主要步骤如下：

对所给的数据样本进行标准化处理
计算样本的相关矩阵R
求相关矩阵R的特征值、特征向量
根据系统要求的累积贡献度确定主因子的个数
计算因子载荷矩阵A
最终确定因子模型

利用Python进行因子分析的核心库是：factor_analyzer

二：实例讲解

#1.导入库
# 数据处理
import pandas as pd
import numpy as np
# 绘图
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 因子分析
from factor_analyzer import FactorAnalyzer
#df = pd.read_c