kmo检验全都等于0.5

}
else if (line.find("MARKER NAME") != std::string::npos) {
// parse header information
m_header.setMarkerName(line.substr(0, 60));
}
else if (line.find("# / TYPES OF OBSERV") != std如果KMO检验的结果全都等于0.5，那么可能存在一些问题，因为KMO值应该在0到1之间。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是用来评估数据的因::string::npos) {
// parse observation types and number of observations
int numObservations = std::stoi(line.substr(0, 6));
std::vector<std::string> observationTypes;
for (int i = 0; i < numObserv子分析可行性的一种方法，它衡量的是变量之间的相关性和样本大小。KMO值越接近1，表示数据适合进行因子分析的程度越高。因此，所有KMO值ations; ++i) {
std::getline(input, line);
observationTypes.push_back(line.substr(0, 4));
等于0.5可能表明数据之间的相关性较弱，或者样本量不足以支持因子 }
m_header.setNumObservations(observationTypes);
}
else if (line.find("END OF HEADER") != std::分析。建议再仔细检查数据是否符合因子分析的要求，包括变量之间的string::npos) {
// end of header, start reading observation data
while (std::getline(input, line)) {
相关性、样本大小、数据分布等方面。