一、主成分分析概述： 是否可以用較少的幾個相互獨立的指標代替原來的多個指標，使其既能減少指標個數，又能綜合反映其原指標的信息？主成分分析結解決這個問題。 有些變量不能或不易直接觀察，他們只能通過其他多個可觀察指標來間接反映。 主成分分析：基本思想 ...

主成分分析，主成份是原始變量的線性組合，在考慮所有主成份的情況下主成份和原始變量間是可以逆轉的。即“簡化變量”，將變量以不同的系數合起來，得到好幾個復合變量，然后在從中挑幾個能表示整體的復合變量就是主成份，然后計算得分。 因子分析，公共因子和原始變量的關系是不可逆轉的，但是可以通過回歸得到 ...

一、主成分分析原理 主成分分析試圖在力保數據信息丟失最少的原則下，對多個變量進行最佳綜合簡化，即對高維變量空間進行降維處理。 假設原來有p個變量（或稱指標），通常的做法是將原來p個變量（指標）作線性組合，以此新的綜合變量（指標）代替原來p個指標進行統計分析。如果將選取 ...

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 ...

本文對應《R語言實戰》第14章：主成分和因子分析 主成分分析（PCA）是一種數據降維技巧，它能將大量相關變量轉化為一組很少的不相關變量，這些無關變量成為主成分。 探索性因子分析（EFA）是一系列用來發現一組變量的潛在結構的方法。通過尋找一組更小的、潛在的或隱藏的結構來解釋已觀測 ...

論文中因子分析更是頻頻出現。小兵也湊個熱鬧，參考《SPSS統計分析》書中的案例，運用SPSS進行因子分析 ...

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 ...

特征方案 （3）統計分析方法：通過相關性分析不同維度間的線性相關性，在相關性高的維度中進行人工去除或 ...