main 成分 分析法和factor 分析法有什么区别？第一节Principal 成分分析方法原理Principal 成分分析是将多个变量变成少数几个综合指标的统计分析方法 。从数学的角度来说，是一种降维处理技术，因子分析的优缺点？主要有准则分析法、参数分析法、层次分析法(AHP)、专家调查、模糊综合评价优选法、熵权法、聚类分析结合主成分分析 。
1、用sklearn进行降维的七种方法在实际应用中，有时候我们会遇到数据的维度太少 ， 需要生成新的维度，可以利用我们之前的分享(如何实现特征工程的自动化)；有时候维度太多 ， 然后就需要降维 。有很多方法可以降低维度 。这里介绍一下sklearn中介绍的7种 ， 供大家学习和收藏 。principal成分Analysis(PCA)用于将多维数据集分解为一组方差最大的连续正交分量 。在sklearn包中，PCA是一个transformer对象 。可以使用fit方法选择第一个n main 成分并用于投影到新数据中 。
特征值分解是一种非常好的提取矩阵特征的方法，但它只适用于方阵 。如果不使用SVD，PCA将只找到每个特征的中心，但不会缩放数据 。使用参数whitenTrue，可以将数据投影到奇异空间 ， 每个分量可以缩放到方差为1，这对于后续的分析非常有帮助，假设每个特征是同构的，比如SVM和Kmeans聚类 。
2、投资环境评价优选方法投资环境评价的优化方法有主观评价和客观评价 ， 主要有准则分析法、参数分析法、层次分析法(AHP)、专家调查、模糊综合评价优化法、熵权法、聚类分析和主观评价 。根据评价目标、各方法的特点和适用范围 ， 综合考虑评价对象的特点，选择合适的评价优化方法 ， 以获得客观的评价优化结果 。
比如投资系数、投资乘数、边际消费倾向、投资饱和度、基础设施适应性、投资风险、有效需求率、国民消费水平、资源增值率、优化商品率等；②估计各参数的值，并将估计结果与投资环境较好地区的类似指标进行比较；③分析比较结果的异同 ， 从而确定投资环境的好坏(相似即投资环境好) 。这种方法比较全面客观，但对于“公认的投资环境较好的地区”并没有明确的解释 。
【主成分分析法 缺点,英语语言学成分分析法的缺点】
3、因子分析的优缺点?
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