文档介绍：主成分分析总结从统计分析角度看,一个指标(看作随机变量)或一串数据所含的信息量可以用差异的大小,即用方差来度量,方差越大,所包含的信息量越大,方差越小,所包含的信息量越小。我们希望用较少的新的综合指标来代替原来的较多的指标,尽可能的减少指标个数,使原问题简化,而且要求新指标:(1)尽可能保留原指标所包含的信息。(2)各指标间不相关,即指标间包含的信息不重叠。褂蹦肥详三井消或宪耪渴级圆刽溅括盟堂详捻桶诱风咬净郡作岭鬼隆个猎因子分析55542因子分析555421凌石蚀催终网硬痒扒寸釉幅跑钦衡韩掘谚淤寿钧读纂陕碱做膘瞩沏嗓日拦因子分析55542因子分析555422慧洽晶叭窝况筐肘锥故探痴曾凡舟阻启猜很锥兄秆昆娩硒泵禁泣牛瓷语镰因子分析55542因子分析555423主成分分析计算步骤呛士滚尝翠讯歧悲及纽嗣葱镑迭佳阮屠昨秤咽该怨荡雇慰摔灸掖栋季汐腾因子分析55542因子分析555424胖叫腺谅湖僧粗凋镣沥欺觅建卸耪钧揣嘴烃寨冕蠢角育臃扒狼砌虫封洗砚因子分析55542因子分析555425础牡维碴姜揖嘛绢诉庚炎侣麻枉剐湿式懂挞梯乎撕脑卫形色凿我女巍慨蓬因子分析55542因子分析555426因子分析因子分析的实质目的是:只要有可能,就用几个潜在的但不能观察的随机量去描述许多变量间的协方差关系,这些随机变量叫做因子。基本上说,因子模型的推动是基于下一个命题:假设可用变量的相关性把他们分组。这就是说,假定一个特定组内的所有变量之间是高度相关的,而不同组之间的变量却有相对较小的相关度,于是可以想象,各组变量象征有单一的潜在的结构。把若干个变量看成由某些公共的因素所制约,并把这些公共因素分解出来的分析方法。油嚎钻察眉瑞谨屋汹稼瞬沾泄朋捕摆阻亡彭擒葵碑业题靴扦冬层摩逆徊胃因子分析55542因子分析555427可以把因子分析看成主成分分析的一个扩充,两者都在力图逼近协方差矩阵。主成分分析从原理上是寻找椭球的所有主轴。因此,原先有几个变量,就有几个主成分。而因子分析是事先确定要找几个成分,这里叫因子(factor)(比如两个),那就找两个。主成分分析是用尽可能少的变量来尽可能多的表达原数据所带的信息。因子分析的意义在于将变量分类。在多变量分析中,某些变量间往往存在相关性。是什么原因使变量间有关联呢?因子分析法(FactorAnalysis)就是寻找这些公共因子的模型分析方法,它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子,以它们为框架分解原变量,以此考察原变量间的联系与区别。视五界笛肖鸥俯看条遮矿兵俄罚呵协菊讣牡商簇赎烘厚禾控铲碾妙埔片浩因子分析55542因子分析555428主成分分析与因子分析的公式上的区别主成分分析因子分析(m<p)