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因子分析还是聚类分析

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主成分分析和-2 分析十大差异主成分分析和-2 /十大差异 。算法和应用都有相似之处，本文根据之前的资料和自己的理解总结了以下十点不同，适合初学者学习 ， 就是提取几个共同变量因子(因子分析是主成分的推广，比主成分分析) 2更倾向于描述原始变量之间的相关性 ， 线性表示不同的方向 。主成分分析将主成分表示为变量的线性组合 。

1、什么是大数据大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合 。大数据是一种数据量和数据类别特别大的数据集，这种数据集无法用传统的数据库工具进行抓取、管理和处理 。大数据首先指的是数据量？大，指的是大数据集，一般在10TB？关于规模，但是在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次，意味着数据的种类繁多，数据来自各种数据源 ， 数据的类型和格式日益丰富，已经突破了以前定义的结构化数据范畴，包含了半结构化和非结构化数据 。

2、相关性 分析有哪些方法?问题1:-1/correlation用的数学方法是什么？做散点图，拟合线图，回归分析，然后对散点做线性拟合 。如果是非线性相关，可以做二阶、三阶甚至多阶拟合 。在线性相关的情况下，可以通过相关系数来计算和判断相关系数 。问题2:属性关联的方法有哪些分析？在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域已经提出了许多属性关联的方法 。属性关联分析的基本思想是对给定的数据集或概念计算相应的属性，获得一些与属性相关的参数(描述属性关联) 。

3、 因子 分析常见问题汇总,你想知道的都在这里以SPSSAU系统为例，总结了-2分析的常见问题 。①问题1:抽取因子number因子的号码是一个综合的选择过程 。默认以“特征根大于1”作为因子的提取标准 。特征根不是唯一的标准 。除了这个特征根，还可以通过累积方差贡献率、砾石图等指标综合判断 。如果期望维数(分析)在因子之前已被划分，则可将因子的编号设置为分析并根据上述指标进行调整 。

用[一般方法]和[相关性]得到相关矩阵 。③问题3:如何处理因子和分析与对应项不一致？一般有三种情况:第一种是一个分析 item对应多个 。该项目无法分类；第二种是该项与对应的因子，存在严重偏差；第三是每个因子下物品的负载系数或通用性很低 。解决方案:第一种情况一般可以接受 。如果后两种情况出现在其他项中，则先处理后两个问题 。删除此项目后，请再次分析

4、主成分 分析和 因子 分析十大不同点主成分分析和-2 分析十个不同点的主成分分析和-2。1.原理不同主成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下，将多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合 。
【因子分析还是聚类分析】主成分具有比原变量更优越的一些性能(主成分必须保留原变量90%以上的信息)，从而简化系统结构，抓住问题本质 。因子 分析基本原理:基于降维的思想 ， 从研究原始变量的相关矩阵的内在相关性出发，将一些关系复杂的变量表示为几个常见的因子和特殊的因子只对一个变量起作用的线性组合，就是提取几个共同变量因子(因子分析是主成分的推广，比主成分分析) 2更倾向于描述原始变量之间的相关性 。线性表示不同的方向，主成分分析将主成分表示为变量的线性组合 。

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