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《R语言实战》第二版碎碎念之五:主成分分析与因子分析

主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分,并能尽可能的保留原始数据集的信息。

探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。经验表明,因子分析需要5-10倍于变量数的样本数。

R中的基础包princomp()函数提供PCA分析,fa[......]

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ECS中元素与矿物转换模型——Herron论文阅读笔记

title: "The research of ECS by Herron in 1990"

date: "2014年10月4日"

不知道为什么ECS的中文资料那么少,并且每一份资料都那么相似,一直在英文文献中追参考文献,追到了Herron的几篇重量级paper,分别是1986年和1990年发表的两篇文献。

  • MINERALOGY FROM GEOCHEMICAL WELL LOGG[......]

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