首先进行尝试性分析。根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子，并列出其特征根值。如下图所示为因子碎石图，其横坐标为因子数目，纵坐标为特征根，根据特征根大于或等于1的判断准则，以及考虑累计贡献率为70%～85%的准则，碎石图显示第四个因子开始特征根很小，对解释原有变量的贡献很小，成为可以被忽略的“高山下的碎石”，因此在计算中取三个因子。
因子碎石图
取三个因子时，因子解释原有变量总方差的情况见表7－3，抽取方法采用了主成分分析法。由表7－3可以看出，当取三个因子时，可以解释原有变量总方差的90．488%（＞85%），总体上原有变量的信息丢失很少，因子分析效果较合适。
表7－3 因子解释变量总方差的情况
取三个因子时，经过方差最大法正交旋转后得到的因子载荷矩阵见表7－4，协方差矩阵见表7－5，抽取方法采用了主成分分析法，旋转方法采用Kaiser方差最大旋转法，经过五次旋转迭代。对该旋转后的载荷矩阵，根据各共同因素中情感词项的因子负荷量的大小进行了排序，便于考查各个因子所解释的词义变量。
表7－4 因子载荷矩阵
表7－5 因子协方差矩阵
因子分析中，每个因子所关联的词义之间都具有很大的相关性，而每个因子之间却是相互独立的。
“强烈的—柔和的”、“温暖的—凉爽的”、“华丽的—简约的”、“高雅的—朴素的”、“张扬的—文静的”、“厚重的—飘逸的”、“丰富的—纯净的”七对情感词的面料情感描述值不妨分别用E1，E2，…，E7来表示。根据因子载荷矩阵，可以把每对情感变量表示为三因子的线性组合，得出因子分析模型为：
其中f1、f2、f3为因子。同时，采用回归法估计出因子得分系数，得到的因子得分系数矩阵见表7－6。抽取方法也采用了主成分分析法，旋转方法采用Kaiser方差最大旋转法。
表7－6 因子得分系数矩阵
根据表7－6得出的因子得分函数为：
根据因子得分系数矩阵，可以由每个图像样本的七对情感评估值，计算得出三个因子的值。作为共同因子，各因子分别对应着不同的情感语义。由因子得分系数矩阵看出，第一个因子能较好的解释“高雅的—朴素的”、“丰富的—纯净的”、“华丽的—简约的”这三组词义；“丰富的—纯净的”、“高雅的—朴素的”与第二个因子相关程度高，第二个因子主要解释了这两个语义；第三个因子则主要对应着情感词对“厚重的—飘逸的”和“温暖的—凉爽的”。这三个因子之间是相互独立的，且对初始七对情感语义形容词的解释程度高达90．488%，表明可以使用这三个因子来概括描述服装面料图像的七对情感语义，且信息损失较小。
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