主成分分析、因子分析和聚類分析的聯系與區別
主成分分析就是設法將原來眾多具有一定相關性（比如P個指標），重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。綜合指標即為主成分。所得出的少數幾個主成分，要盡可能多地保留原始變量的信息，且彼此不相關。 因子分析是研究如何以最少的信息丟失，將眾多原始變量濃縮成少數幾個因子變量，以及如何使因子變量 ...
原文：主成分分析和因子分析區別與聯系
主成分分析可以簡單的總結成一句話：數據的壓縮和解釋。常被用來尋找判斷某種事物或現象的綜合指標，並且給綜合指標所包含的信息以適當的解釋。在實際的應用過程中，主成分分析常被用作達到目的的中間手段，而非完全的一種分析方法。 可以通過矩陣變換知道原始數據能夠濃縮成幾個主成分，以及每個主成分與原來變量之間線性組合關系式。但是細心的朋友會發現，每個原始變量在主成分中都占有一定的分量，這些分量 載荷 之間的大小 ...
2018-07-11 12:53 1 2500 推薦指數：
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