什么是本金成分 分析和因子分析？master-1分析和factor 分析有什么区别master-1分析和factor分析都是信息密集型的吗？典型相关分析，master成分分析和hierarchy分析有什么区别？偏最小二乘回归相当于principal-1分析，典型相关分析，分别从自变量和因变量中提取 。
1、多元线性回归,主 成分回归和偏最小二乘回归的联系与区别main成分regression(PCR)克服了多元线性回归(MLR)中输入变量间共线性严重导致算法不稳定而导致计算误差放大的问题 。但是PCR的运算速度比MLR慢 。而且PCR只是总结了自变量的信息，没有考虑因变量中最独立变量的解释作用，所以在提取主成分时可能会丢失一些有用的信息 。偏最小二乘法既考虑了自变量的信息，又考虑了因变量的解释函数，因此具有很强的稳定性 。
Principal 成分回归是数据的正交旋转变换，变换后的变量都是正交的 。(有时候为了去除维度的影响，会先集中) 。偏最小二乘回归相当于principal-1分析，典型相关分析，分别从自变量和因变量中提取 。
2、SPSS最优尺度非线性 典型 相关性 分析SPSS最优尺度:非线性典型 相关性分析 1，非线性典型 相关性 。-2/相关Sex分析分类对应使用最优量表典型相关Sex分析 。此过程的目的是确定分类变量集之间的相似性 。非线性典型相关Sex分析也用缩写“OVERALS”表示 。标准典型相关Sex分析是多元回归的扩展，其中第二组包含多个响应变量，而不是单个响应变量 。
【主成分分析和典型相关分析】
最初 ， 将每个集合中的变量进行线性组合，使线性组合具有最大值相关 。有了这些组合，就可以确定后面的线性组合与前面的组合无关，就可以确定它有最大的可能相关 。最佳比例方法在三个重要方面扩展了标准分析首先，覆盖允许两个以上的变量集 。其次，变量可以调整为名义变量、有序变量或数值变量 。所以变量之间的非线性关系可以是分析 。最后，将变量集与由对象分数定义的未知折衷集进行比较，而不是最大化变量集之间的相关 。
3、 典型 相关 分析中,第一对线性组合变量之间的关系具有什么特点
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