因子分析——因子旋转
前面经过千辛万苦终于把载荷矩阵求出来了,并且知道评价的公共因子好坏的标准,但是,我们还有两个问题没有解决,那就是因子旋转和最后的因子得分。
因子旋转有称为正交变换,建立因子分析的目的不仅是找出公共因子以及对变量分组,更重要的是知道每个公共因子的含义。
由于因子载荷矩阵是不唯一的,所以应该对因子载荷矩阵进行旋转。目的是使因子载荷矩阵的结构简化,使载荷矩阵每列或者每行的元素平方值向 0 或者 1 两级分化。其方法有 3 种:
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方差最大化
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四次方最大旋转
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等量最大法
举个栗子啦P247
先用主成分分析法求出载荷矩阵。
clc,clear; r = [1 -1/3 2/3 -1/3 1 0 2/3 0 1]; [vec1,val,rate] = pcacov(r); f1 = repmat(sign(sum(vec1)),size(vec1,1),1); vec2 = vec1.*f1; f2 = repmat(sqrt(val)',size(vec2,1),1); lambda = vec2.*f2;
现在选择两个主因子,对载荷矩阵进行旋转:
% 选择两个主因子 % 对载荷矩阵进行旋转,其中lambda2为旋转载荷矩阵,t为变换的正交矩阵 num = 2; [lambda2,t] = rotatefactors(lambda(:,1:num),'method','varimax');
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2017-01-23 Python 语法基础