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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(xiàng)用來找出多元觀測變量的本質(zhì)結(jié)構(gòu)、并進(jìn)行處理降維的技術(shù)。因而，EFA能夠?qū)⒕哂绣e(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為少數(shù)幾個(gè)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(tài)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(gè)領(lǐng)域的科學(xué)研究中，往往需要對反映事物的多個(gè)變量進(jìn)行大量的觀測并收集大量數(shù)據(jù)，以便分析尋找規(guī)律。多變量大樣本無疑會為科學(xué)研究提供豐富的信息，但也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)采集的工作量，更重要的是在大多數(shù)情況下，許多變量之間可能存在的相關(guān)性增加了問題分析的復(fù)雜性，同時(shí)對分析帶來不便。如果分別分析每個(gè)指標(biāo)，分析又可能是孤立的，而不是綜合的。盲目減少指標(biāo)會損失很多信息，產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)論。因此需要找到一個(gè)合理的方法，在減少分析指標(biāo)的同時(shí)，盡量減少原指標(biāo)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(guān)關(guān)系，因此用較少的指標(biāo)分別綜合存在于各變量中的各類信息，這少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)彼此不相關(guān)，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(gè)實(shí)測變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)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(jì)初研究心理學(xué)問題時(shí)提出，1957年由Krumbein引入地質(zhì)學(xué)，后來Imbrie對因子分析在地質(zhì)學(xué)中的應(yīng)用和發(fā)展做了大量工作。因子分析可以從以下幾個(gè)方面為地質(zhì)研究提供幫助：①壓縮原始數(shù)據(jù)。因子分析為眾多復(fù)雜的地質(zhì)數(shù)據(jù)精簡提供了一種數(shù)學(xué)算法，它能在數(shù)量上大大精簡原始數(shù)據(jù)但又不損失數(shù)據(jù)中包含的成因信息，這樣就有利于地質(zhì)人員進(jìn)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(shù)據(jù)按成因上的聯(lián)系進(jìn)行歸納、整理、精煉和分類，理出幾條客觀的成因線索，為地質(zhì)人員提供邏輯推理方向，啟發(fā)思考相應(yīng)的成因結(jié)論。③分解疊加的地質(zhì)過程。現(xiàn)實(shí)中觀測到的地質(zhì)現(xiàn)象往往是多種成因過程疊加的產(chǎn)物，因子分析提供了一個(gè)分解疊加過程而識別每個(gè)單一地質(zhì)過程的手段。鑒于上述原因，因子分析在地學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛，已有效地應(yīng)用于沉積盆地蝕源區(qū)的研究、沉積物的粒度分析、沉積相研究、地層分析、古環(huán)境與古生態(tài)的研究、石油及天然氣成因研究、油田水化學(xué)研究、有機(jī)地球化學(xué)研究及石油、天然氣化探資料分析等各個(gè)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(gè)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(shí)就是任意兩個(gè)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(gè)數(shù)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(gè)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(biāo)準(zhǔn)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(shù)據(jù)。2點(diǎn)Analyze 下拉菜單，選Data Reduction 下的Factor 。3打開Factor Analysis后,將數(shù)據(jù)變量逐個(gè)選中進(jìn)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(xiàng)要求輸出個(gè)變量的均值與標(biāo)準(zhǔn)差，在Correlation Matrix 欄內(nèi)選擇Coefficients項(xiàng)，要求計(jì)算相關(guān)系數(shù)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(rèn)因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 欄中選擇默認(rèn)的Correlation Matrix 項(xiàng)要求從相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)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(jié)果。統(tǒng)計(jì)專業(yè)研究生工作室原創(chuàng)，請勿復(fù)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(biāo)準(zhǔn)可以進(jìn)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(tǒng)硬聚類算法隸屬度只有兩個(gè)值 0 和 1。也就是說一個(gè)樣本只能完全屬于某一個(gè)類或者完全不屬于某一個(gè)類。舉個(gè)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(fù)100度都屬于冷這個(gè)類，而不屬于熱這個(gè)類的。而模糊集里的隸屬度是一個(gè)取值在[0 1]區(qū)間內(nèi)的數(shù)。一個(gè)樣本同時(shí)屬于所有的類，但是通過隸屬度的大小來區(qū)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(gè)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(gè)特例。你說的動(dòng)態(tài)模糊分析法我在文獻(xiàn)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(gè)別人根據(jù)自己需要設(shè)計(jì)并命名的一種針對模糊聚類的改進(jìn)方法，這個(gè)不好說了就。我見過有把每個(gè)不同樣本加權(quán)的，權(quán)值自己確定，這樣就冠以“動(dòng)態(tài)"二字，這都是作者自己起的。也有別的也叫”動(dòng)態(tài)“的，可能也不一樣，似乎都是個(gè)別人自己提出的。至于文獻(xiàn)，你可以到中國知網(wǎng)搜索博士或者碩士畢業(yè)論文，有關(guān)模糊聚類為題目的，在第一章引言里面必然會有詳細(xì)的介紹，或者聯(lián)系我，我就是做這方面的。希望能對你有所幫助，給點(diǎn)分吧，打的挺累的。

怎么用spss因子分析法