关于数据挖掘:R语言稀疏主成分分析SPARSEPCA因子分析KMO检验和Bartlett球度检验分析上市公司财务指标数据

R 中的主成分剖析 (PCA) 和因子分析是统计分析技术，也称为多元分析技术。

当可用的数据有太多的变量无奈进行剖析时，主成分剖析 (PCA) 和因子分析在 R 中最有用，它们在不侵害他们所传播的信息的状况下缩小了须要剖析的变量的数量。

咱们和一位客户探讨过如何在 R 软件中实现稠密主成分剖析。

稠密主成分剖析会把主成分系数（形成主成分时每个变量后面的系数）变的稠密，也即是把大多数系数都变成零，通过这样一种形式，咱们就能够把主成分的次要的局部凸现进去，这样主成分就会变得较为容易解释。

kmo = function(data){library(MASS)
  X <- cor(as.matrix(data))
  iX <- ginv(X)
  S2 <- diag(diag((iX^-1)))
  AIS <- S2%*%iX%*%S2

bartlett(cor(data[,3:(ncol(data)-1)]

cor(data[,3:(ncol(data) )])

绘制变量两两相干散点图

 
library(MASS)
set.seed(1)
 #稠密主成分剖析建模
 
nspc <- nsprc(data[,3:

plot(load) # set up plot 
text(load,labels=names(mydata),ce

library(psych)
parallel

并行分析表明，因子数 =8。

fit <- fa(r=cor

因子分析或主成分剖析的后果用每个因子上的次要载荷来初步解释。这些构造能够用载荷表示意，也能够用图形示意，其中所有具备绝对值 > 某个切点的载荷都示意为边(门路)。

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