Factor_Analyzer：用于进行探索性因素分析的Python模块

简介：
Factor_Analyzer是一款专门用于执行探索性因素分析（EFA）的Python库。它提供了估计因子载荷和提取潜在变量所需的工具，帮助数据分析者深入理解多维数据结构。 探索性因子分析（EFA）是一种统计方法，旨在识别数据集中观察到的变量之间的潜在关系，并将这些变量建模为少量未观测到的因素的线性组合。这种方法帮助研究者从大量的观察指标中提取出更简洁、更具解释性的因素结构。 factor_analyzer 是一个执行探索性和因子分析（EFA）的Python模块，提供了多种可选的轮换方式以及用于确认性因素分析（CFA）的一类方法，并且包含了一些预定义约束。在进行探索性因素分析时，可以采用不同的估计技术来提取潜在的因素，包括最小残差（MINRES）、最大似然（ML）和主因子解决方案等。然而，在执行确认性因素分析时，则只能使用最大似然法。 此外，factor_analyzer中的EFA和CFA类都与scikit-learn库完全兼容。该软件包的部分功能参考并借鉴了R语言中sem库的思想。