第一节 因子分析简介 第二节 基本原理 第三节 求解初始因子 第四节 解释因子 第五节 因子值及其应用 第六节 研究实例

• 烟花算法 • 爆炸因子分析及改进 • 两种新爆炸策略 • 烟花算法优化多峰问题 • 基于推测点加速烟花算法 • 讨论 • 总结

因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术 。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数 据中的基本结构,并用少数几个假想变量来表示其基本的 数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要 信息。原始的变量是可观测的显在变量,而假想变量是不 可观测的潜在变量,称为因子。 例如,在企业形象或品牌形象的研究中,消费者可以 通过一个有24个指标构成的评价体系,评价百货商场的24 个方面的优劣

《地理数学方法》课程教学资源（讲义）第四章 地理数据经典分析——因子分析

《多元统计分析》课程教学资源（课件讲稿）第十三讲 因子分析

第一章 统计分析软件 SPSS 和 R 概述.（3） 第二章 多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验.（11） 2.1 实验一 多因素方差分析.（11） 2.2 实验二 协方差分析.（20） 第三章 聚类分析.（26） 3.1 实验一 系统聚类分析.（26） 3.2 实验二 K-均值型聚类法.（31） 第四章 判别分析.（35） 4.1 实验一、实验二 费歇判别法和贝叶斯判别法.（35） 4.3 实验三 逐步判别法.（42） 第五章 主成分分析.（50） 第六章 因子分析.（54） 第七章 对应分析.（60） 第八章 典型相关分析.（68） 第九章 简介定性资料的统计分析.（71） 参考文献 .（76）

5.1.1 傅里叶变换光学概述 5.1.2 衍射系统及其屏函数 5.1.3 相因子分析法 5.1.4 相位衍射元件的位相变换函数及分析

实验 1 SAS 基本操作. 1 实验 2 SAS 编程基础. 13 实验 3 SAS 的描述统计功能 . 20 实验 4 统计图形. 28 实验 5 区间估计与假设检验. 39 实验 6 分布拟合检验. 48 实验 7 简单相关分析与一元线性回归分析 . 54 实验 8 多元线性回归分析与非线性回归分析 . 65 实验 9 单因素方差分析. 86 实验 10 双因素方差分析. 94 实验 11 主成分分析 . 101 实验 12 因子分析. 113 实验 13 聚类分析. 130 实验 14 判别分析. 144 实验 15 典型相关分析. 156 实验 16 综合实验. 160

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40

第一节 概述 第二节 饲料营养物质的分析 第二节 饲料抗营养因子分析 第三节 动物组织、血液和尿成分分析