简述因子分析和主成分分析的异同。相关知识点: 试题来源: 解析 两者的相同点: 1、思想一致:都是降维的思想; 2、应用范围一致:都要求变量之间具有不完全的相关性; 3、数据处理过程一致:数据的无量纲化,求相关系数矩阵的特征值和特征向量,通过累计贡献率确定主成分个数、因子个数; 4、合成方法一致:都没有考虑...
主成分分析采用降 的思想,将 研究 象的多个相关 量 (指 ) 合 少数几个不相关的 量, 反映原 量提供的主要信 息。因子分析是主成分分析的推广和 展, 它将具有 复 关系的 量合 数量 少的 几个因子, 以再 原始 量与因子之 的相互关系, 同 根据不同因子 可以 量 行分 ,它属于多元分析中 理降 的一...
解答:不同之处:主成分的概念由KarlPearson在1901年提出;因子分析由CharlesSpearman于1904年首次提出的。主成分分析中的主成分个数与原始变量个数是一样的.即有几个变量就有几个主成分.只不过最后我们确定了少数几个主成分而已。而因子分析则需要事先确定要找几个成分.也称为因子(factor).然后将原始变量综合为少数...
A.因子分析是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析则是把主成分表示成各变量的线性组合。B.主成分分析和因子分析都不需要模型假设。C.主成分分析中,当协方差矩阵或相关阵的特征值唯一时,主成分是固定的,因子分析中因子也是固定的。D.因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面比主成分分析更有优势。
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...
方式不同:1、主成分分析:通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。2、因子分析:通过从变量群中提取共性因子,因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。 作用体现不同: 1、主成分分析:
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...
主成分分析是一种数据降维技巧,它能够将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分。 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方法。 两者都需要大样本来支撑稳定的结果,但多大的样本量才足够是一个复杂的问题。 为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说起。数据降维是怎么...
因子分析与主成分分析的异同点:都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析...