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主成分分析法和因子分析法

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主成分 分析法和因子 分析法哪个更好用？因子 分析法和main 成分 分析法都是因子分析法，都是基于统计分析方法，但又有很大不同:main 。而因子 分析法就是构造因子模型，将原始观测变量分解成因子的线性组合 。
【主成分分析法和因子分析法】
1、因素 分析法有哪些优点和不足?因子分析法和main 成分 分析法都是因子分析法，都是基于统计分析方法，但又有很大区别 。即把一组相关变量转化为一组独立变量，把主成分表示为原始观测变量的线性组合；而因子 分析法就是构造因子模型，将原始观测变量分解成因子的线性组合 。通过对以上内容的学习，我们可以看出-1分析法与main 成分 分析法的主要区别在于:(1)对main 成分进行了分析 。因子分析将原始观测变量表示为new 因子的线性组合 ， 原始观测变量在两种情况下处于不同的位置 。

2、《R语言实战》自学笔记71-主 成分和 因子分析Principal 成分Analytic Principal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少数不相关的变量，称为Principal成分( 。整个思路就是化繁为简 ， 抓住问题的关键，也就是降维 。Principal 成分分析法是通过适当的数学变换 ， 使新变量principal 成分成为原变量的线性组合，选择在总变异信息中所占比例较大的几个principal成分来分析事物的方法 。

因子Analytical explorative-1分析法(ExploratoryFactoranalysis，EFA)是用来发现一组变量的潜在结构的一系列方法 。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 。

3、主 成分分析与 因子分析及SPSS实现main成分analysis and因子analysis and SPSS实现一、main 成分 analysis (1)问题呈现为了不遗漏和准确 ， 往往会获取大量指标进行分析 。比如，为了研究某种疾病的影响因素，我们可能会收集人口统计学数据、病史、体征、实验室检查等几十项指标 。如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂和不稳定 ， 而且会因为变量之间的多重共线性而造成很大的误差 。

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