(1)主成分涉及的只是一般的变量变换,它不能作为一个模型来描述,本质上几乎不需要任何假定;而因子分析需要构造一个因子模型,并伴随有几个关键性的假定。 (2)主成分是原始变量的线性组合;而在因子分析中,原始变量是因子的线性组合,但因子却一般不能表示为原始变量的线性组合。 (3)在主成分分析中,强调的是用少数...
因子分析与主成分分析的联系是:①两种分析方法都是一种降维、简化数据的技术。 ②两种分析的求解过程是类似的,都是从一个协方差阵出发,利用特征值、特征向量求解。因子分析可以说是主成分分析的姐妹篇,将主成分分析向前推进一步便导致因子分析。因子分析也可以说成是主成分分析的逆问题。如果说主成分分析是将原指标...
主要区别: 1. 主成分分析是通过变量变换把注意力集中在具有较大变差的那些主成分上,而舍弃那些变差小的主成分;因子分析是因子模型把注意力集中在少数不可观测的潜在变量(即公共因子)上,而舍弃特殊因子。 2. 主成分分析是将主成分表示为原观测变量的线性组合, (1) 主成分的个数i=原变量的个数p,其中j=1,2,...
1.目标:主成分分析旨在最大化数据方差的解释,而因子分析旨在找到能够解释观测到的变量协方差矩阵的最少因子数量。 2.假设:主成分分析假设观测到的变量是线性相关的,而因子分析假设这些变量受到潜在因子的影响。 3.变量解释:在主成分分析中,主成分是原始变量的线性组合,它们解释了数据方差的不同比例。而在因子分析中...
1 主成分分析：把主成分表示成各原始变量的线性组合。因子分析：原始变量表示成各因子的线性组合。2 主成分分析：解释原始变量的总方差。因子分析：解释原始变量的协方差。3 主成分分析：几个原始变量，就有几个主成分。因子分析：因子个数可以根据业务场景的需要人为指定。4 主成分分析：给定的协方差矩阵或相关矩阵...
因子分析与主成分分析的联系与区别是( )。A.两者都是降维技术.B.都是从一个协方差阵出发.C.主成分本质是一种线性变换,因子分析是描述原变量的相关阵结构的一种模型 .D.主成分的解是唯一的,而因子分析的解是不唯一的.E.应用目的不同相关知识点:
因子分析与主成分分析的联系与区别是( )。相关知识点: 试题来源: 解析 两者都是降维技术.都是从一个协方差阵出发.主成分本质是一种线性变换,因子分析是描述原变量的相关阵结构的一种模型 .主成分的解是唯一的,而因子分析的解是不唯一的.应用目的不同 ...
二、主成分分析 主成分分析的风险在于如果原始数据质量不高,它可能会放大这些问题。例如在环境质量评估中,如果部分监测数据存在误差,主成分分析可能会把这些误差进一步扩大到结果中,导致对环境状况的错误评估。这就像用一个有偏差的尺子去测量东西,得到的结果自然是不准确的。 总结和建议 因子分析和主成分分析虽然有很多...
主要区别: 1. 主成分分析是通过变量变换把注意力集中在具有较大变差的那些主成分上,而舍弃那些变差小的主成分;因子分析是因子模型把注意力集中在少数不可观测的潜在变量(即公共因子)上,而舍弃特殊因子。 2. 主成分分析是将主成分表示为原观测变量的线性组合, (1) 主成分的个数i=原变量的个数p,其中j=1,2,...
区别:在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系。1.因子分析法通过正交变换，将一组可能具有相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。它主要用于市场研究领域。在市场研究中，研究人员关注一些研究指标...