因子相関行列。これは、回転が斜めの場合にのみ存在します。
fit(X, y=None)
ミンレス法、最尤法、主因子法を使った因子分析モデルを近似します。
デフォルトでは、SMC（重相関係数の2乗）を開始推測として使用します
get_communalities 関数
因子負荷行列を指定して、共通性を計算します
返り値：因子負荷行列の共通性を返します
返り値のタイプ：numpy array
get_eigenvalues 関数
因子負荷行列を指定して、固有値を計算します
返り値：元の固有値、共通因子の固有値の２つ
返り値のタイプ：共に、numpy array
get_factor_variance 関数
各因子の分散、比例分散、累積分散などの因子分散情報を計算します
返り値：因子分散、比例因子の分散、累積因子分散
返り値のタイプ：共に、numpy array
get_uniquenesses 関数
因子負荷行列を指定して、独自性を計算します。
返り値：因子負荷行列の独自性
返り値のタイプ：numpy array
transform 関数
新しいデータセットの因子スコアを取得します
パラメータ：(array-like, shape (n_samples, n_features)) 因子モデルにfit（）を実行したデータのスコアリング
返り値：パラメータの潜在変数
返り値のタイプ：numpy array, shape (n_samples, n_components)
ひとまず、一旦は今回使う予定のFactorAnalyzerについて調べました。サンプルプログラムもあったので、色々実行して、訳がおかしい部分とかあったら修正していきたいと思います。
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