如果说主成分分析是将原指标综合、归纳,那么因子分析可以说是将原指标给予分解、演绎。 主要区别是:主成分分析本质上是一种线性变换,将原始坐标变换到变异程度大的方向上为止,突出数据变异的方向,归纳重要信息。而因子分析是从显在变量去提炼潜在因子的过程。此外,主成分分析不需要构造分析模型而因子分析要构造因子模型...
论述题:主成分分析与因子分析的异同点?答:两种方法的出发点都是变量的相关系数矩阵,在损失较少信息的前提下,把多个变量(这些变量之间要求存在较强的相关性,以保证能从原始变量中提取主成分)综合成少数几个综合变量来研究总体各方面信息的多元统计方法,且这少数几个综合变量所代表的信息不能重叠,即变量间不相关。主...
主成分分析与因子分析的异同点说法错误的是()A.二者都是对原指标进行线性变换B.都是一种降维简化数据的技术C.两种分析的求解过程类似D.都是协方差阵或相关阵的特征值求解
松哥:主成分分析与因子分析都是降维的方法,主成分分析不是目的,仅仅是一种手段,主成分后可以进行主成分回归、主成分综合排名;因子分析是在降维的基础上,进行了空间旋转,让降维浓缩的因子具备了专业的,可解释的意义!一夫一妻生一个娃,就叫主成分,人口浓缩了嘛!一夫一妻一个娃,然后把娃培养长大成为一个专业人士,...
四、主成分分析与因子分析的区别: 1.目标:主成分分析的目标是将原始变量转化为一组新的不相关的维度,以解释数据方差最大化;而因子分析的目标是将原始变量转化为一组潜在因子,以解释变量间的共同方差。 2.变量假设:主成分分析假设所有变量是观测变量的线性组合,而因子分析假设所有变量既有观测变量,也有不可观测的因...
2.数据处理方式不同:主成分分析是以变量为基础进行分析,对变量进行线性组合,通过找到方差最大的主成分来解释原始数据;而因子分析是以样本为基础进行分析,通过将变量分解为共同因子和唯一因素来解释原始数据。 3.解释度不同:主成分分析主要关注每个主成分所解释的原始数据的方差贡献率,即主成分的量变解释;而因子分析主...
主成分分析是基于协方差矩阵(或相关矩阵)进行计算的,通过寻找数据变异最大的新方向(主成分),依次确定其他主成分,来实现数据的最大可诠释性。 因子分析则是通过最大似然预估或主成分法进行计算的,假设观测变量是由潜在因子和随机误差共同决定的,因子分析的目标是推断出潜在因子及其与观测变量之间的干系。 3. 适用场景...
主成分分析与因子分析的异同比较及应用一、本文概述本文旨在深入探讨主成分分析(PCA)和因子分析(FA)这两种常用的多元统计分析方法的异同,并阐述它们在实际应用中的优势和局限。主成分分析和因子分析在数据处理和特征提取方面发挥着重要作用,尤其在处理高维数据、降维、变量间关系解析以及潜在结构挖掘等场景中,更是不可或...
主成分分析与因子分析的异同比较及应用
表 1 中主成分分析与初始因子分析仍有方差、表达式与系数矩阵、回归过程、标准正交性、综合评价函数及方差 5 项的不同 ,故主成分值与初始因子得分值仍然计量不同 ,不能混淆。 现按主成分分析法和 SPSS 软件应用时一对一的正确步骤给出《刘文》的主成分分析结果《,卢书》的主成分分析结果读者同理自行给出。