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1，探索性因子分析法的介紹

探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）是一項用來找出多元觀測變量的本質結構、并進行處理降維的技術。因而，EFA能夠將具有錯綜復雜關系的變量綜合為少數幾個核心因子。對于主因子分析法來說，不存在異常值、等距值、線形值、多變量常態分配以及正交性等情況。

探索性因子分析法的介紹

2，因子分析概念

在各個領域的科學研究中，往往需要對反映事物的多個變量進行大量的觀測并收集大量數據，以便分析尋找規律。多變量大樣本無疑會為科學研究提供豐富的信息，但也在一定程度上增加了數據采集的工作量，更重要的是在大多數情況下，許多變量之間可能存在的相關性增加了問題分析的復雜性，同時對分析帶來不便。如果分別分析每個指標，分析又可能是孤立的，而不是綜合的。盲目減少指標會損失很多信息，產生錯誤的結論。因此需要找到一個合理的方法，在減少分析指標的同時，盡量減少原指標包含信息的損失，對所收集的資料作全面的分析。由于各變量間存在一定的相關關系，因此用較少的指標分別綜合存在于各變量中的各類信息，這少數幾個綜合指標彼此不相關，即所代表的信息是不重疊的，通常稱為因子，因子分析法因此得名。因此，因子分析是將多個實測變量轉換為少數幾個不相關的綜合指標的多元統計分析方法（于志鈞等，1984；趙旭東，1992；陸明德，1991）。因子分析方法由Spearman在19世紀初研究心理學問題時提出，1957年由Krumbein引入地質學，后來Imbrie對因子分析在地質學中的應用和發展做了大量工作。因子分析可以從以下幾個方面為地質研究提供幫助：①壓縮原始數據。因子分析為眾多復雜的地質數據精簡提供了一種數學算法，它能在數量上大大精簡原始數據但又不損失數據中包含的成因信息，這樣就有利于地質人員進行綜合分析。②指示成因推理方向。因子分析能夠把龐雜紛亂的原始數據按成因上的聯系進行歸納、整理、精煉和分類，理出幾條客觀的成因線索，為地質人員提供邏輯推理方向，啟發思考相應的成因結論。③分解疊加的地質過程。現實中觀測到的地質現象往往是多種成因過程疊加的產物，因子分析提供了一個分解疊加過程而識別每個單一地質過程的手段。鑒于上述原因，因子分析在地學領域的應用十分廣泛，已有效地應用于沉積盆地蝕源區的研究、沉積物的粒度分析、沉積相研究、地層分析、古環境與古生態的研究、石油及天然氣成因研究、油田水化學研究、有機地球化學研究及石油、天然氣化探資料分析等各個方面（曾濺輝等，2002；張俊，2005；陳科貴等，2006）。

1、你所給出的矩陣一級非零子式有入+1，入+2，入-1，入-2，這四個式的最大公因式是1，因此一階子式的最大公因式是1。 2、然后2級非零子式有(入+1)*(入+2)，(入+1)*(入-1)，(入+1)*(入-2)，(入+2)*(入-1)，(入+2)*(入-2)，(入-1)*(入-2)（由于是對角陣，2階子式其實就是任意兩個式子的組合），它們的最大公因式是不是還是1？ 3、同理三階子式是任意三個數的組合，它們的最大公因式也是1。 4、要理解k階子式的意思，就是將矩陣任取k行k列，求其行列式的值。 5、這個是對角型矩陣，所以能一眼看出來，若不是對角型的話，最好化成斯密斯標準型就能很好看出來了。

因子分析概念

3，怎么用spss因子分析法

因子分析1輸入數據。2點Analyze 下拉菜單，選Data Reduction 下的Factor 。3打開Factor Analysis后,將數據變量逐個選中進入Variables 對話框中。4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistics欄中選擇Univariate Descriptives項要求輸出個變量的均值與標準差，在Correlation Matrix 欄內選擇Coefficients項，要求計算相關系數矩陣，單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。5單擊主對話框中的Extraction 按鈕，打開如下圖所示的Factor Analysis: Extraction 子對話框。在Method列表中選擇默認因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 欄中選擇默認的Correlation Matrix 項要求從相關系數矩陣出發求解主成分，在Exact 欄中選擇Number of Factors;6，要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。6單擊主對話框中的OK 按鈕，輸出結果。統計專業研究生工作室原創，請勿復雜粘貼

模糊聚類分析是聚類分析的一種。聚類分析按照不同的分類標準可以進行不同的分類。就好像人按照性別可以分成男人和女人，按照年齡可以分為老中青一樣。聚類分析如果按照隸屬度的取值范圍可以分為兩類，一類叫硬聚類算法，另一類就是模糊聚類算法。隸屬度的概念是從模糊集理論里引申出來的。傳統硬聚類算法隸屬度只有兩個值 0 和 1。也就是說一個樣本只能完全屬于某一個類或者完全不屬于某一個類。舉個例子，把溫度分為兩類，大于10度為熱，小于或者等于10度為冷，這就是典型的“硬隸屬度”概念。那么不論是5度還是負100度都屬于冷這個類，而不屬于熱這個類的。而模糊集里的隸屬度是一個取值在[0 1]區間內的數。一個樣本同時屬于所有的類，但是通過隸屬度的大小來區分其差異。比如5度，可能屬于冷這類的隸屬度值為0.7,而屬于熱這個類的值為0.3。這樣做就比較合理，硬聚類也可以看做模糊聚類的一個特例。你說的動態模糊分析法我在文獻里很少見到好像并不主流，似乎沒有專門的這樣一種典型聚類算法，可能是個別人根據自己需要設計并命名的一種針對模糊聚類的改進方法，這個不好說了就。我見過有把每個不同樣本加權的，權值自己確定，這樣就冠以“動態"二字，這都是作者自己起的。也有別的也叫”動態“的，可能也不一樣，似乎都是個別人自己提出的。至于文獻，你可以到中國知網搜索博士或者碩士畢業論文，有關模糊聚類為題目的，在第一章引言里面必然會有詳細的介紹，或者聯系我，我就是做這方面的。希望能對你有所幫助，給點分吧，打的挺累的。

怎么用spss因子分析法