因子分析与主成分分析的异同点 因子分析和主成分分析在原理、线性表示方向、假设条件、求解方法、主成分和因子的变化、因子数量与主成分的数量、解释重点、算法、优点以及应用场景等方面都存在差异。因子分析更倾向于描述原始变量之间的相关关系,需要一些假设条件,并且因子不是固定的,可...
(2)提取主成分和公因子 接下来输出主成分结果: 这就是主成分分析的结果,表中第一列为10个成分;第二列为对应的”特征值“,表示所解释的方差的大小;第三列为对应的成分所包含的方差占总方差的百分比;第四列为累计的百分比。一般来说,选择”特征值“大于1的成分作为主成分,这也是SPSS默认的选择。 在本例中,成...
1.主成分分析(PCA):一种数据降维技巧,可以将大量相关变量转为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分。 在PCA中,各主成分(eg:PC1和PC2)既要求所解释的方差最大化,又要使各主成分之间不相关。 主成分相当于变量的果。 2.探索性因子分析(EFA):是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。 因子(F1,F2...
分析上表可知,特征根大于1的因子共有两个,说明本次分析提取2个公因子。这2个公因子的累计方差解释率为78.808%,第一个因子的方差解释率为41.346%,第二个因子的方差解释率为37.462%,说明提取的两个公因子能够代表原来6个铁路运输能力指标78.808%的信息,整体来看信息变量丢失较少,因子分析效果比较理想。 【提示】:一...
主成分分析和因子分析简介✦ ✦✦ 01 用途 主成分分析和因子分析属于多元统计分析中降维的两种统计方法,它们的主要用途如下:一方面,当指标数量过多时对其化繁为简;另一方面,当指标与指标之间存在多重共线性即信息的重叠时,在确保主要信息不丢失的情况下尽量消除信息的重叠。
主成分分析( principal component analysis )和因子分析( factor analysis )是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法:实际上主成分分析可以说是因子分析的一个特例。在引进主成分分析之前,先看下面的例子。 成绩数据( student.sav ) 100 个学生的数学、物理、化学、语文、历史、英语的成绩如下表(部分)。
主成分分析,主成份是原始变量的线性组合,在考虑所有主成份的情况下主成份和原始变量间是可以逆转的。即“简化变量”,将变量以不同的系数合起来,得到好几个复合变量,然后在从中挑几个能表示整体的复合变量就是主成份,然后计算得分。 因子分析,公共因子和原始变量的关系是不可逆转的,但是可以通过回归得到。是将变量拆...
1、原理不同；2、线性表示方向不同；3、假设条件不同；4、求解方法不同；5、主成分和因子的变化不同；6、因子数量与主成分的数量；7、解释重点不同；8、算法上的不同；9、优点不同；10、应用场景不同。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把多个指标转化为几...
1.主成分分析(PCA):一种数据降维技巧,可以将大量相关变量转为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分。 在PCA中,各主成分(eg:PC1和PC2)既要求所解释的方差最大化,又要使各主成分之间不相关。 主成分相当于变量的果。 2.探索性因子分析(EFA):是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。
主成分分析(PCA分析)是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关。 因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及如何使因子变量具有较强的可解释性...