R语言 EFA（探索性因子分析）
EFA的目标是通过发掘隐藏在数据下的一组较少的、更为基本的无法观测的变量，来解释一组可观测变量的相关性。这些虚拟的、无法观测的变量称作因子。（每个因子被认为可解释多个观测变量间共有的方差，也叫作公共因子） 模型的形式为： X i=a 1F 1+a 2F 2+ ...
原文：探索性因子分析
https: www.cnblogs.com wentingtu archive .html 探索性因子分析 探索性因子分析 Exploratory Factor Analysis，EFA 是一项用来找出多元观测变量的本质结构 并进行处理降维的技术。 因而EFA能够将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。EFA和PCA的区别在于：PCA中的主成分是原始变量的线性组合，而EFA中的原始变量是 ...
2019-11-30 10:04 0 264 推荐指数：
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