数据挖掘中因子分析是什么？

Answer 1

因子分析的主要作用有用降维与信息浓缩、发现隐藏模式和评估构念效度。

1、降维与信息浓缩：因子分析通过找出数据中的主要因素，将多个变量浓缩为少数几个因子，从而实现数据的降维和信息的浓缩。这种简化数据结构的方法有助于更好地理解和分析复杂的数据。

2、发现隐藏模式：因子分析可以揭示隐藏在数据中的模式和结构。通过找出影响观测变量的潜在因素，可以更好地理解数据的生成机制，发现隐藏在数据中的规律和趋势。

3、评估构念效度：在心理学和社会科学中，因子分析常被用来评估构念（construct）的效度。通过比较观测变量和潜在因子之间的关系，可以评估理论构念的真实性和有用性。

4、检测异常值：因子分析可以通过观察变量和潜在因子之间的关系，检测出数据中的异常值。这种检测方法比传统的异常值检测方法更为有效，因为它能够考虑到数据的整体结构和相关性。

5、预测与分类：因子分析可以用于预测和分类。通过找出影响目标变量的主要因素，可以建立预测模型，对新的观测数据进行预测或分类。

6、评估问卷质量：在市场调研和心理学研究中，因子分析常被用来评估问卷的效度和信度。通过分析受访者对问卷项目的反应，可以评估问卷的质量，了解问卷的测量误差和潜在的偏差。

因子分析含义

因子分析是一种强大的统计工具，它在多个领域都有广泛的应用，包括社会科学、心理学、经济学、生物学等。是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。

因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。