PCA(主成分分析)和FA(因子分析)

1.原理不一樣 算法 主成分分析基本原理：利用降維（線性變換)的思想，在損失不多信息的前提下把多個指標轉化爲幾個不相關的綜合指標（主成分),即每一個主成分都是原始變量的線性組合,且各個主成分之間互不相關,使得主成分比原始變量具備某些更優越的性能（主成分必須保留原始變量90%以上的信息），從而達到簡化系統結構，抓住問題實質的目的。  因子分析基本原理：利用降維的思想，由研究原始變量相關矩陣內部的依賴

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