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.