如何理解成分 分析？主-1 分析主要作为一种探索性的技术 。在分析之前 ， 主要用成分/进行多元数据，principal成分分析method和factor 分析 method的区别？principal 成分分析方法将新变量principal 数学转化为原变量的线性组合 ， 选取总变异信息中比例较大的几个principal 。
1、《R语言实战》自学笔记71-主 成分和因子 分析Principal成分-2/Principal成分-2/((主成分分析，PCA))是一种数据降维技术，可以将大量的相关变量转化为一组为数不多的变量 。整个思路就是化繁为简 ， 抓住问题的关键 ， 也就是降维 。principal 成分分析方法将新变量principal 数学转化为原变量的线性组合，选取总变异信息中比例较大的几个principal 。
ExploratoryFactorAnalysis (EFA)是一系列用于发现一组变量的潜在结构的方法 。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释观察到的变量和显式变量之间的关系 。PCA和EFA模型的区别如图141所示 。Principal 成分(PC1和PC2)是观察变量(X1到X5)的线性组合 。线性组合的权重是通过最大化每个委托人成分所解释的方差得到的 ， 同时需要保证每个委托人成分是不相关的 。
2、主 成分 分析法与因子 分析法的区别?main成分-2/主要作为探索性技术 ， 在分析多数据进行分析之前，使用main-1 。主成分 分析很少单独使用:a、了解数据 。(screeningthedata)、b和clusteranalysis一起使用，c和discriminal分析一起使用 。比如变量多，情况少的时候 ， 直接用判别式分析，可能无解 。这时可以用主成分来简化变量 。
因子分析的基本目的是用少数几个因子来描述许多指标或因子之间的关系 ， 即把几个密切相关的变量归入同一类，每一类变量就成为一个因子(之所以称之为因子，是因为它不可观测 ， 即不是一个具体的变量)，原始数据的大部分信息都是由少数几个因子来反映的 。利用这种研究技术，我们可以很容易地发现影响消费者购买、消费和满意度的主要因素是什么，以及它们的影响力(权重) 。利用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期工作 。
【数学主成分分析,主成分分析spss操作】
3、主 成分 分析法和聚类 分析法的区别
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