Rotated Component Matrix 即为“旋转后的因子载荷矩阵”,即“旋转成分矩阵”。这表示的是因子分析模型的系数。component score coefficient matrix即成分得分系数矩阵,
旋转矩阵 旋转矩阵（Rotation matrix）是在乘以一个向量的时候有改变向量的方向但不改变大小的效果的矩阵。旋转矩阵不包括反演，它可以把右手坐标系改变成左手坐标系或反之。所有旋转加上反演形成了正交矩阵的集合。 旋转矩阵是世界上著名的**专家、澳大利亚数学家底特罗夫研究的，它可以帮助您锁定喜爱的号码，提高中奖的机会。首先您要先选一些号码，然后，运用某一种旋转矩阵，将你挑选的数字填入相应位置。如果您选择的数字中有一些与开奖号码一样，您将一定会中一定奖级的奖。当然运用这种旋转矩阵，可以最小的成本获得最大的收益，且远远小于复式投注的成本。 旋转矩阵的原理在数学上涉及到的是一种组合设计：覆盖设计。而覆盖设计，填装设计，斯坦纳系，t-设计都是离散数学中的组合优化问题。它们解决的是如何组合集合中的元素以达到某种特定的要求。其最古老的数学命题是寇克曼女生问题： 某教员打算这样安排她班上的十五名女生散步：散步时三女生为一组，共五组。问能否在一周内每日安排一次散步，使得每两名女生在一周内一道散步恰好一次？寇克曼于1847年提出了该问题，过了100多年后，对于一般形式的寇克曼问题的存在性才彻底解决。用1~15这15个数字分别代表15个女生，其中的一组符合要求的分组方法是： 星期日：（1，2，3），（4，8，12），（5，10，15），（6，11，13），（7，9，14） 星期一：（1，4，5），（2，8，10），（3，13，14），（6，9，15），（7，11，12） 星期二：（1，6，7），（2，9，11），（3，12，15），（4，10，14），（5，8，13） 星期三：（1，8，9），（2，12，14），（3，5，6），（4，11，15），（7，10，13） 星期四：（1，10，11），（2，13，15），（3，4，7），（5，9，12），（6，8，14） 星期五：（1，12，13），（2，4，6），（3，9，10），（5，11，14），（7，8，15） 星期六：（1，14，15），（2，5，7），（3，8，11），（4，9，13），（6，10，12） 在此领域内做出了突出贡献的主要组合数学家有 1，Patric Ostergard 他的主要贡献是用了全新的模拟冷却算法解决了旋转矩阵的构造问题，运用他的模拟冷却程序，可以很迅速的产生许许多多的旋转矩阵。 2，Alex Sidorenko 他研究出了许多旋转矩阵和几种产生旋转矩阵的基于秃岭浏览的一般方法。 3，Greg Kuperberg 他注意到线性的[v,t]编码的补集可以给出区组长度不定的覆盖设计，而这可以产生对现有的旋转矩阵的一系列改进。 4，Dan Gordon 他收集的旋转矩阵是迄今为止最全面，最权威的。 [编辑本段]性质 设 是任何维的一般旋转矩阵: 两个向量的点积在它们都被一个旋转矩阵操作之后保持不变: 从而得出旋转矩阵的逆矩阵是它的转置矩阵: 这里的 是单位矩阵。 一个矩阵是旋转矩阵，当且仅当它是正交矩阵并且它的行列式是单位一。正交矩阵的行列式是 ±1；如果行列式是 �6�11，则它包含了一个反射而不是真旋转矩阵。 旋转矩阵是正交矩阵，如果它的列向量形成 的一个正交基，就是说在任何两个列向量之间的标量积是零(正交性)而每个列向量的大小是单位一(单位向量)。 任何旋转向量可以表示为斜对称矩阵 A的指数: 这里的指数是以泰勒级数定义的而 是以矩阵乘法定义的。A 矩阵叫做旋转的“生成元”。旋转矩阵的李代数是它的生成元的代数，它就是斜对称矩阵的代数。生成元可以通过 M 的矩阵对数来找到。 [编辑本段]二维空间 在二维空间中，旋转可以用一个单一的角 θ 定义。作为约定，正角表示逆时针旋转。把笛卡尔坐标的列向量关于原点逆时针旋转 θ 的矩阵是: [编辑本段]三维空间 在三维空间中，旋转矩阵有一个等于单位一的实特征值。旋转矩阵指定关于对应的特征向量的旋转(欧拉旋转定理)。如果旋转角是 θ，则旋转矩阵的另外两个(复数)特征值是 exp(iθ) 和 exp(-iθ)。从而得出 3 维旋转的迹数等于 1 + 2 cos(θ)，这可用来快速的计算任何 3 维旋转的旋转角。 3 维旋转矩阵的生成元是三维斜对称矩阵。因为只需要三个实数来指定 3 维斜对称矩阵，得出只用三个是实数就可以指定一个3 维旋转矩阵。 生成旋转矩阵的一种简单方式是把它作为三个基本旋转的序列复合。关于右手笛卡尔坐标系的 x-, y- 和 z-轴的旋转分别叫做 roll, pitch 和 yaw 旋转。因为这些旋转被表达为关于一个轴的旋转，它们的生成元很容易表达。 绕 x-轴的旋转定义为: 这里的 θx 是 roll 角。 绕 y-轴的旋转定义为: 这里的 θy 是 pitch 角。 绕 z-轴的旋转定义为: 这里的 θz 是 yaw 角。 在飞行动力学中，roll, pitch 和 yaw 角通常分别采用符号 γ, α, 和 β；但是为了避免混淆于欧拉角这里使用符号 θx, θy 和 θz。 任何 3 维旋转矩阵 都可以用这三个角 θx, θy, 和 θz 来刻画，并且可以表示为 roll, pitch 和 yaw 矩阵的乘积。 是在 中的旋转矩阵 在 中所有旋转的集合，加上复合运算形成了旋转群 SO(3)。这里讨论的矩阵接着提供了这个群的群表示。更高维的情况可参见 Givens旋转。 角-轴表示和四元数表示
在三维中，旋转可以通过单一的旋转角 θ 和所围绕的单位向量方向 来定义。 这个旋转可以简单的以生成元来表达: 在运算于向量 r 上的时候，这等价于Rodrigues旋转公式： 角-轴表示密切关联于四元数表示。依据轴和角，四元数可以给出为正规化四元数 Q: 这里的 i, j 和 k 是 Q 的三个虚部。
SPSS的因子分析过程本身只自带了计算各因子得分的功能
Analyze——Data Reduction——Factor analyze
放入变量之后，其中有一项scores选项菜单，选上。
SPSS会在数据窗口中生成FAC1_1 之类的新数据。
不一定，因为要用正交旋转法才会产生“旋转成分矩阵”。
方差最大的正交旋转法，使旋转后的因子载荷阵中的每一列元素尽可能地拉开距离，即向0或1两极分化，使每一个主因子只对应少数几个变量具有高载荷，其余载荷很小， 且每一变量也只在少数个主因子上具有高载荷，其余载荷都很小。
正交旋转适用于正交因子模型，即主因子是相互独立的情况，如果主因子是彼此相关的，这时要做非正交旋转即斜交旋转。
扩展资料：
在三维空间中，旋转矩阵有一个等于单位1的实特征值。旋转矩阵指定关于对应的特征向量的旋转(欧拉旋转定理)。如果旋转角是 θ，则旋转矩阵的另外两个(复数)特征值是 exp(iθ) 和 exp(-iθ)。从而得出 3 维旋转的迹数等于 1 + 2 cos(θ)，这可用来快速的计算任何 3 维旋转的旋转角。
3 维旋转矩阵的生成元是三维斜对称矩阵。因为只需要三个实数来指定 3 维斜对称矩阵，得出只用三个实数就可以指定一个 3 维旋转矩阵。
-因子旋转
-方差最大化旋转
比如：
我们想将向量 (x, y) 逆时针旋转，且旋转角为 θ，
则旋转过后的向量坐标变为 (x', y')，公式见下图：
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
不过除此之外，也有更高维度的旋转矩阵，但那些矩阵都太复杂而且不直观，因此这个旋转矩阵是用的最多的。
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