The Factor Analysis and the Search for an Objective Meaning of Factors as a Function of Meanings of (Names) Features

Abstract

A method of the factor analysis, including factors naming is considered. If х – features, and f – factors, then we look for dependencies f(x), not x(f). In the beginning of the article there is a detailed historical overview of the origins and evolution of the theory of the factor analysis. Then methods of committee solutions of problems of pattern recognition are studying, including the discriminant analysis, taxonomy and informative subsystems of signs assessment. The connection of these methods with artificial neural networks and with the factor analysis that allows finding deep interconnections in observations table is analyzed. A stepwise algorithm to find out the name of a factor is performed according to the names of features that are included in the corresponding taxon. Along with this the factor analysis is applied to the observations table of object\feature. In conclusion, the full reference list is provided on the subject of a research. Рассмотрен метод факторного анализа, включающий обозначение факторов. Если х – признаки и f – факторы, то мы ищем зависимости f(x), не x(f). В начале статьи приведен подробный исторический обзор источников и развитие теории факторного анализа. Далее изучены методы комитетных решений задач распознавания образов, включая дискриминантный анализ, таксономию и информативные подсистемы оценки знаков. Проанализировано объединение этих методов с искусственными нейронными сетями и факторным анализом, что позволяет находить глубокие взаимосвязи в таблице наблюдений. Представлен пошаговый алгоритм для определения имени фактора в соответствии с именами признаков, которые включены в соответствующий таксон. Вместе с этим факторный анализ применен к таблице наблюдений объект\ признак. В заключение по предмету исследования представлен полный ссылочный список