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主成分分析法的作用

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main 成分 分析法和factor 分析法有什么区别？扩展数据principal 成分分析1的主要功能 。Principal 成分分析可以降低所研究数据空间的维度，Principal 成分分析方法在哪里适用？Principal 成分分析又称主成分分析 ， 是利用降维的思想，将多个指标转化为少数几个综合指标(即principal 成分) ， 其中每个principal 成分 。

1、...主成份分析和因子分析有什么不同?做主 成分分析目的是什么?谢谢... main 成分分析可以理解为一种数据处理理论和应用方法 。因子分析可以理解为一种应用方法，因为principal 成分 analysis常用来浓缩因子 。所以其实所谓的区别只存在于学科的学习中，因为它们都属于统计学的理论，所以一定要搞清楚它们之间的区别 。但如果只是使用 ， 就没必要考虑两者的区别 。而且spss使用因子分析得到各个因子的得分是非常方便的，但是如果非要使用principal 成分分析方法，就需要根据spss输出的一些因子分析结果手工计算principal 成分得分 。

2、主 成分分析方法适用哪个方面研究principal 成分分析又称主成分分析，旨在利用降维的思想，将多个指标转化为少数几个综合指标(即principal 成分)，其中每个principal成分可以反映原变量的大部分信息，所包含的信息是相互的 。这种方法在引入许多变量的同时 ， 将复杂的因素化简为几个principal 成分，简化了问题，获得了更加科学有效的数据信息 。在实际问题的研究中，为了全面系统地分析问题 ， 必须考虑许多影响因素 。
【主成分分析法的作用】
3、主 成分 分析法(PCA3.2.2.1技术原理Principal 成分分析方法(PCA)是一种常用的数据降维方法，应用于多变量、大样本的统计分析 。大量的统计数据可以提供丰富的信息 ， 有利于规律的探索 ， 但同时也增加了其他非主要因素的干扰和问题分析的复杂性，增加了工作量，影响了分析结果的准确性 。因此，采用principal 成分 analysis的降维方法，对收集到的数据进行综合分析 ， 尽可能地减少原指标所包含的信息的损失 ， 将多个变量(指标)变成少数几个能反映原多个变量大部分信息的综合指标 。

4、主 成分分析和层次 分析法的区别和联系

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