Факторный анализ
Факторный анализ - это метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных.
Вообще, факторный анализ преследует две цели:
- сокращение числа переменных;
- классификацию переменных - определение структуры взаимосвязей между переменными.
Соответственно, факторный анализ может использоваться для решения задач сокращения размерности данных или для решения задач классификации.
Критерии или главные факторы, выделенные в результате факторного анализа, содержат в сжатом виде информацию о существующих связях между переменными. Эта информация позволяет получить лучшие результаты кластеризации и лучше объяснить семантику кластеров. Самим факторам может быть сообщен определенный смысл.
При помощи факторного анализа большое число переменных сводится к меньшему числу независимых влияющих величин, которые называются факторами.
Фактор в "сжатом" виде содержит информацию о нескольких переменных. В один фактор объединяются переменные, которые сильно коррелируют между собой. В результате факторного анализа отыскиваются такие комплексные факторы, которые как можно более полно объясняют связи между рассматриваемыми переменными.
На первом шаге факторного анализа осуществляется стандартизация значений переменных, необходимость которой была рассмотрена в предыдущей лекции.
Факторный анализ опирается на гипотезу о том, что анализируемые переменные являются косвенными проявлениями сравнительно небольшого числа неких скрытых факторов.
Факторный анализ - это совокупность методов, ориентированных на выявление и анализ скрытых зависимостей между наблюдаемыми переменными. Скрытые зависимости также называют латентными.
Один из методов факторного анализа - метод главных компонент - основан на предположении о независимости факторов друг от друга.
