谁能解释下主成分分析和因子分析的区别 主成分分析和因子分析有什么区别？
主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。
因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。
主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。
SPSSAU可直接使用这两种方法，支持自动保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。
主成分分析做的仅为变量变换，将原始变量进行线性组合得到互相正交的新变量
因子分析需要构造因子模型，用潜在的假想变量（不可观测的潜在变量）和随机影响变量的线性组合表示原始变量。
因子旋转是因子分析的核心，因子分析模型中公共因子的系数aij 称为因子载荷，所谓载荷亦即aij 表示第i个变量与第j个公共因子的相关系数，其绝对值越大表示相关的密切程度越高。因子旋转实际上是对因子载荷矩阵进行旋转，可以简化因子载荷阵的结构，使载荷矩阵中每列或每行的元素平方值向0和1两极分化，通过因子旋转（实际上是做坐标旋转）使每个原始变量在尽可能少的因子之间有密切关系，这样因子解的实际意义更容易解释。只有少数几个变量在某个公共因子上有较高载荷而其他变量在其上载荷较小或是趋于零时，对该公共因子的解释最为简单。
因子分析和主成分分析有什么区别啊~
主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。
因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。
主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。
SPSSAU可直接使用这两种方法，支持自动保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。
1、原理不同：
主成分分析是利用降维（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个不相关的综合指标（主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。
而因子分析更倾向于从数据出发，描述原始变量的相关关系，是由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。
2、线性表示方向不同：
主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。
3、假设条件不同：
主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。
4、主成分的数量不同
主成分分析的主成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等），实际应用时会根据碎石图提取前几个主要的主成分。而因子分析的因子个数需要分析者指定，指定的因子数量不同而结果也不同。
5、应用范围不同
在实际的应用过程中，主成分分析常被用作达到目的的中间手段，而非完全的一种分析方法，提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。而因子分析就是一种完全的分析方法，可确切的得出公共因子。
参考资料来源：百度百科-因子分析
参考资料来源：百度百科-主成分分析
求助主成分分析和因子分析的区别
答：一、性质不同 1、主成分分析法性质：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。2、因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、应用不同 1、主成分分析法应用：比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
主成分分析与因子分析的区别和联系
答：以下是我自己通俗的理解哈。主成分分析，就是多个变量综合起来反应一个指标，要把这个指标找出来。因子分析就是其实潜在的有几个指标，而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果。因子分析不好理解是吧，举个例子：给人做智力测验，得到了算数成绩，迷宫成绩，脑筋急转弯成绩等等。但这些成绩是由...
主成份分析和因子分析的区别
答：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...
因子分析法和主成分分析法的区别与联系是什么?
答：因子分析和主成分分析都是统计分析方法，都需要对变量进行标准化，找出相关矩阵。2.因子分析可以在许多变量中发现隐藏的代表性因素。主成分分析的原理是尝试将原始变量重新组合成一组新的独立综合变量。因子分析在主成分分析的基础上增加了一个旋转函数。这种轮换的目的是更容易地命名和解释因素的含义。如果...
主成分分析和因子分析的区别
答：一、性质不同 1、主成分分析法性质：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。2、因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、应用不同 1、主成分分析法应用：比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
主成分分析与因子分析有何区别?
答：1、主成分分析：主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用。2、因子分析：因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括消费者习惯和态度研究、品牌形象和特性研究、服务质量调查、个性测试。3、对应分析：能...
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析
答：主成分分析法是通过恰当的数学变换,使新变量——主成分成为原变量的线性组合,并选取少数几个在变差总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种方法。主成分在变差信息量中的比例越大,它在综合评价中的作用就越大。 因子分析 探索性因子分析法(Exploratory Factor Analysis,EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构...
因子分析和主成分分析区别
答：一、性质不同 1、主成分分析法性质：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。2、因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、应用不同 1、主成分分析法应用：比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
主成分分析与因子分析的区别与联系
答：区别是目的不同、联系都是数据分析方法。1、区别是目的不同：PCA的主要目的是数据降维，将原始数据转化为较少的维度，同时保留数据中的主要特征。因子分析的主要目的是找出隐藏在数据中的潜在因素或变量，了解数据的结构。2、联系都是数据分析方法：PCA和FA都是数据分析方法，可以用于处理复杂的数据和提取...
主成分分析和因子分析有何区别?
答：主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。主成分分析目的在于信息浓缩（...
