“因子分析器”lib

问题描述

我正在尝试在某些应用程序中使用因子分析并尝试比较 2 个库 - “因子分析器”和“sklearn.decomposition.FactorAnalysis”。编写该方法（其中的“pd”是pandas，“df”-pandas 数据框和“delm”是html 分隔符-br+hr 标签）：

def make_analysis(df,nf):

    fa1 = FactorAnalyzer(n_factors=nf,rotation="varimax")
    fa2 = FactorAnalysis(n_components=nf,rotation="varimax")
    fa1.fit(df)
    fa2.fit(df) 

    res1 = fa1.transform(df)  

    res2 = fa2.transform(df) 
 
    resdf1 = pd.DataFrame(res1) 
    resdf2 = pd.DataFrame(res2) 

    corr1 = resdf1.corr().to_html() 

    corr2 = resdf2.corr().to_html()  

    html = resdf1.to_html() + delm + corr1 + delm + resdf2.to_html() + delm + corr2 
 

    return html

there are outpuning correlation matrices。我们可以看到第二个矩阵几乎是对角的，而第一个不是。真的lib“因子分析器”在正交性上工作不正确还是我应该看看其他矩阵？可以肯定的是，如此流行的库在这样的基础上不会有错误，但是为什么第二个矩阵总是几乎对角线而第一个不是，以及如何正确计算因子的相关矩阵？

解决方法

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