因子分析也稱為探索性因子分析,是 R 編程中使用的一種統計技術,用於識別不活動的關係結構,並進一步將變量池縮小到少數變量。使用這種技術的主要動機是找出哪個因子對權重分類的影響最大。
用法: factanal(x, factors)
參數:
x:表示數據集
factors:指定要擬合的因子數
例:
讓我們假設,數據集中有許多食物及其食物質地數據點,例如油、密度、脆皮、斷裂和硬度。
# Reading csv file of food textures
food_textures <- read.csv("https://userpage.fu-berlin.de/soga/300/30100_data_sets/food-texture.csv")
food_textures <- food_textures[, 2:6]
factor_analysis <- factanal(food_textures, factors = 2)
print(factor_analysis)
# Output to be present as PNG file
png(file = "factorAnalysisGFG.png")
# Plot factor 1 by factor 2
load <- factor_analysis$loadings[, 1:2]
# Plot graph
plot(load, type = "n")
text(load, labels = names(food_textures), cex = .9)
# Saving the file
dev.off()
輸出:
Call: factanal(x = food_textures, factors = 2) Uniquenesses: Oil Density Crispy Fracture Hardness 0.334 0.156 0.042 0.256 0.407 Loadings: Factor1 Factor2 Oil -0.816 Density 0.919 Crispy -0.745 0.635 Fracture 0.645 -0.573 Hardness 0.764 Factor1 Factor2 SS loadings 2.490 1.316 Proportion Var 0.498 0.263 Cumulative Var 0.498 0.761 Test of the hypothesis that 2 factors are sufficient. The chi-square statistic is 0.27 on 1 degree of freedom. The p-value is 0.603
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注:本文由純淨天空篩選整理自utkarsh_kumar大神的英文原創作品 Performing Analysis of a Factor in R Programming – factanal() Function。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。