什么是主成分 分析和因子 分析？因子 分析主成分 分析:原始数据全部标准化；消除了原指标的相关性对综合评价造成的信息重复的影响；构建综合评价所涉及的权重是客观的；在信息损失很小的前提下，减少了评估工作量 。Public 因子比main 成分更容易解释，因子 分析的评价结果不如主成分 分析准确；因子 分析与main成分-3/相比，main 成分 分析只是一个变量变换，。
1、R 语言常用函数(基本vector: vector numeric:数值向量logical:逻辑向量字符；；字符向量列表:列表数据. frame:数据帧c:连接为向量或列表序列:等差序列rep:重复长度:查找长度子集:查找子集seq，from:to，NA:缺少值NULL:空对象排序，order ， unique，rev:排序取消列表:展平列表attr，attr:对象属性模式，typeof:对象存储模式和类型名称:对象名称属性字符:字符向量nchar:字符数substr:取子串格式 ， formatC:将对象格式转换为字符串粘贴，strsplit:连接或拆分charmatch，Pmatch:
2、 因子 分析法如何确定主 成分及各个指标的权重?【主成分法进行因子分析 r语言】(1)首先把数据标准化，因为不同数据的量纲不一致，所以必须无量纲化 。(2)对标准化数据执行因子-3/(principal成分method)，使用方差最大化旋转 。(3)写出本金的得分因子和各本金的方程贡献率因子 。Fjβ1j*X1 β2j*X2 β3j*X3 ？ βNJ * Xn；基于FJ成分(J1 ， 2 ， ？、m)、X1、X2、X3、Xn是每个指数，β1j，β2j，β3j ， ？
(4)计算指标权重 。ωI如果使用因子 分析的目的是计算权重，则可以使用旋转方差解释率计算本金成分权重 。比如抽取两个因子，旋转后方差解释率分别为39.759%和24.061% ， 旋转后累计方差解释率为63.820% 。然后归一化(即除以累计方差解释率)得到权重，计算如下表:因子 分析在SPSSAU的高级方法中可以得到方差解释率和累计方差解释率 。输出结果中还提供了每个指数的权重 。
3、主 成分 分析与 因子 分析及SPSS实现main 成分 分析和因子 分析和SPSS实现一、main成分- 。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，不仅模型会变得复杂和不稳定，还可能因为变量间的多重共线性而产生较大的误差 。
这时主成分 分析隆重登场 。(2)master成分分析master成分分析的原理是坐标的旋转变换 ， 将原来的N个变量再次线性组合生成N个新的变量 ， 这些变量互不相关，称为 。同时根据最大方差原则，保证第一个成分的最大方差，然后依次递减 。n 成分按方差降序排列，第一个m 成分可能包含原变量的大部分方差(和变异信息) 。
4、R 语言主 成分 分析结果如何输入分类模型不一样 。成分 分析的主要运算是求矩阵的特征值和特征向量，CorT，输入矩阵是相关系数矩阵，每个元素都是0 。
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