R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为相关性矩阵）、自定义主成分旋转参数rotate、使用nfactors参数指定抽取的主成分的个数、principal函数主成分旋转结果解读（Rotating principal components）

R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为相关性矩阵）、计算主成分评分系数、每个样本（观察）的主成分得分由主成分分数系数构建的公式得到

R语言使用psych包的fa函数对指定数据集进行因子分析（输入数据为相关性矩阵）、使用rotate参数指定进行正交旋转提取因子、使用nfactors参数指定抽取的因子个数、fa函数因子分析结果解读

R语言进行主成分分析的所有详细步骤要求使用principal()和predict.psych()

降维算法中的主成分分析（Principal Component Analysis）

主成分分析在R语言中的简单应用：使用mvstats包

R语言使用psych包的fa函数对指定数据集进行因子分析（输入数据为相关性矩阵）、使用rotate参数指定进行斜交旋转提取因子、并获取因子分数、因子得分系数（scoring coefficients）

R语言使用psych包的fa函数对指定数据集进行因子分析（输入数据为相关性矩阵）、使用rotate参数指定进行斜交旋转提取因子、编写自定义函数通过因子模式矩阵与因子相关性矩阵相乘计算因子载荷矩阵

【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享

【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

SPSS、R 语言因子分析FA、主成分分析PCA对居民消费结构数据可视化分析