因子分析中因子旋转用matlab怎么实现？

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madio

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%                   从相关系数矩阵出发进行因子分析
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%***************************定义相关系数矩阵PHO*****************************
PHO = [1     0.79    0.36    0.76    0.25    0.51           
       0.79  1       0.31    0.55    0.17    0.35           
       0.36  0.31    1       0.35    0.64    0.58           
       0.76  0.55    0.35    1       0.16    0.38           
       0.25  0.17    0.64    0.16    1       0.63           
       0.51  0.35    0.58    0.38    0.63    1    ];   

%******************调用factoran函数根据相关系数矩阵作因子分析*****************
% 从相关系数矩阵出发，进行因子分析，公共因子数为2，设置特殊方差的下限为0，
% 不进行因子旋转  
[lambda,psi,T] = factoran(PHO,2,'xtype','covariance','delta',0,'rotate','none')   

% 定义元胞数组，以元胞数组形式显示结果
% 表头  
head = {'变量', '因子f1', '因子f2'};
% 变量名  
varname = {'身高','坐高','胸围','手臂长','肋围','腰围','<贡献率>','<累积贡献率>'}';  
Contribut = 100*sum(lambda.^2)/6;    % 计算贡献率，因子载荷阵的列元素之和除以维数
CumCont = cumsum(Contribut);    % 计算累积贡献率  
% 将因子载荷阵，贡献率和累积贡献率放在一起，转为元胞数组
result1 = num2cell([lambda; Contribut; CumCont]);
% 加上表头和变量名，然后显示结果
result1 = [head; varname, result1]   

%从相关系数矩阵出发，进行因子分析，公共因子数为2，设置特殊方差的下限为0，
%进行因子旋转(最大方差旋转法)  
[lambda,psi,T] =factoran(PHO,2,'xtype','covariance','delta',0)  
Contribut = 100*sum(lambda.^2)/6    %计算贡献率，因子载荷阵的列元素之和除以维数
CumCont = cumsum(Contribut)    %计算累积贡献率   

% 从相关系数矩阵出发，进行因子分析，公共因子数为3，设置特殊方差的下限为0，
% 进行因子旋转(最大方差旋转法)  
[lambda,psi,T] = factoran(PHO,3,'xtype','covariance','delta',0)  
Contribut = 100*sum(lambda.^2)/6    % 计算贡献率，因子载荷阵的列元素之和除以维数
CumCont = cumsum(Contribut)    % 计算累积贡献率

%--------------------------------------------------------------------------
%               读取examp12_02.xls中数据，进行因子分析
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%*********************************读取数据*********************************
[X,textdata] = xlsread('examp12_02.xls');    % 从Excel文件中读取数据
X = X(:,3:end);    % 提取X的第3至最后一列，即要分析的数据  
varname = textdata(4,3:end);  %提取textdata的第4行，第3至最后一列，即变量名  
obsname = textdata(5:end,2);  %提取textdata的第2列，第5至最后一行，即国家或地区名   

%******************调用factoran函数根据原始观测数据作因子分析*****************
% 从原始数据（实质还是相关系数矩阵）出发，进行因子分析，公共因子数为4
% 进行因子旋转(最大方差旋转法)
[lambda,psi,T,stats] = factoran(X,4)
Contribut = 100*sum(lambda.^2)/8    %计算贡献率，因子载荷阵的列元素之和除以维数
CumCont = cumsum(Contribut)    %计算累积贡献率     

% 从原始数据（实质还是相关系数矩阵）出发，进行因子分析，公共因子数为2
% 进行因子旋转(最大方差旋转法)
[lambda,psi,T,stats,F] = factoran(X, 2)  
Contribut = 100*sum(lambda.^2)/8    %计算贡献率，因子载荷阵的列元素之和除以维数
CumCont = cumsum(Contribut)    %计算累积贡献率   
[varname' num2cell(lambda)]   

%**************将因子得分F分别按耐力因子得分和速度因子得分进行排序*************  
obsF = [obsname, num2cell(F)];    % 将国家和地区名与因子得分放在一个元胞数组中显示
F1 = sortrows(obsF, 2);    % 按耐力因子得分排序
F2 = sortrows(obsF, 3);    % 按速度因子得分排序
head = {'国家/地区','耐力因子','速度因子'};  
result1 = [head; F1];    % 显示按耐力因子得分排序的结果
result2 = [head; F2];    % 显示按速度因子得分排序的结果   

%*************************绘制因子得分负值的散点图***************************
plot(-F(:,1),-F(:,2),'k.')     %作因子得分负值的散点图
xlabel('耐力因子得分（负值）');    %为X轴加标签
ylabel('速度因子得分（负值）');    %为Y轴加标签
box off     %去掉坐标系右上的边框
gname(obsname);    %交互式添加各散点的标注