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r语言求因子个数

文章阐述了关于r语言求因子个数，以及r语言中的因子型变量的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、成分载荷（component loadings）可用来解释主成分的含义，解释主成分与各变量的相关程度。 h2栏为成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。 u2栏为成分唯一性，即方差无法被主成分解释的部分（1-h2）。

2、主成分分析和因子分析是原理不同，线性表示方向不同，假设条件不同，求解方法不同，主成分和因子的变化不同，因子数量与主成分的数量，解释重点不同，算法上的不同，优点不同，应用场景不同。

（图片来源网络，侵删）

3、首先解释包含关系。在SPSS软件“因子分析”模块的提取菜单中，提取公因子的方法很多，其中一种就是主成分。由此可见，主成分只是因子分析的一种方法。其次是扩展关系。因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。

4、首先打开一份要进行因子分析的数据表，然后点击【分析-降维-因子分析】。然后将变量和选择变量放在相应的对话框中，如下图所示。然后选择变量中可以自定义选择的值，如下图所示。

5、主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。

（图片来源网络，侵删）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。

因子（factor）是R语言中比较特殊的一个数据类型，它是一个用于存储的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（18岁），成年人（=18）。

if，else，ifelse，switch：分支 for，while，repeat，break，next：循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

R语言提供了 is.na（）来进行逻辑测试，如果数据集中含NA值，对应位置返回TRUE，其余位置返回FALSE。如果想要初始化一个向量然后再添加内容，可以用vector（）函数，vector（）函数默认创建逻辑型向量。

1、首先检验下众数问题出现在table函数上，table函数作用就是统计一组向量中unique元素的数量，具体参数请参照R帮助文件。

2、Tip： rownames、colnames是base包中的行名、列名函数；而row.names、col.names是read.table函数中的行名、参数（9）as.is 该参数用于确定read.table（）函数读取字符型数据时是否转换为因子型变量。

3、在R语言中，table函数用于计算输入变量中各个元素出现的频数。table函数在数据分析中很常用，比如统计样本中各个因素的分类分布情况，或者计算某个离散变量的各取值位置分别出现了多少次。

4、R语言常用函数整理本篇是基础篇，即R语言自带的函数。

5、类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。

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