根据方差贡献率,应该选择几个因子
时间: 2023-07-21 20:46:06 浏览: 60
在因子分析中,方差贡献率可以帮助我们确定应该选择多少个因子。一般来说,我们希望选择的因子数量足够解释原始变量的大部分方差,但又不能选择过多的因子,以免过度拟合数据。
通常,我们会选择方差贡献率大于1的因子。这意味着该因子的方差贡献率大于单个原始变量的方差贡献率。这表示该因子解释了比原始变量更多的方差。当然,这只是一个经验法则,实际选择的因子数量还需要考虑具体应用场景和数据特征。
我们可以通过查看因子分析的结果来确定每个因子的方差贡献率。下面是一些可以在R中使用的代码示例:
1. 使用 psych 包中的 fa() 函数进行因子分析,并使用 print() 函数查看每个因子的方差贡献率:
```
library(psych)
data <- read.csv("data.csv")
factor_analysis <- fa(data, nfactors = 3)
print(factor_analysis$Vaccounted)
```
2. 使用 ggplot2 包中的 autoplot() 函数绘制 scree plot,并查看每个因子的方差贡献率:
```
library(ggplot2)
scree_plot <- autoplot(factor_analysis, type = "scree") +
theme_classic() +
labs(x = "Number of factors", y = "Eigenvalues") +
ggtitle("Scree plot")
print(scree_plot)
```
在 scree plot 中,可以观察每个因子的方差贡献率。通常,我们会选择前面几个方差贡献率较高的因子。可以通过观察拐点来确定应该选择的因子数量。