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springmyqing鐵蟲 (小有名氣)
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[求助]
請問因子分析的作用是什么?它與主成分分析圖是否有相關(guān)性?
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如題,請問因子分析的作用是什么?它與主成分分析圖是否有相關(guān)性? 我想做的是分析得到的主成分分析圖和因子分析圖,這兩者得到的圖表之間有怎樣的關(guān)系呀? |
主管區(qū)長 (文壇精英)
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鏈接:http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20060414/394061/ 主成分分析和因子分析的區(qū)別 ![]() 1,因子分析中是把變量表示成各因子的線性組合,而主成分分析中則是把主成分表示成 個變量的線性組合。 2,主成分分析的重點在于解釋個變量的總方差,而因子分析則把重點放在解釋各變量之 間的協(xié)方差。 3,主成分分析中不需要有假設(shè)(assumptions),因子分析則需要一些假設(shè)。因子分析的假 設(shè)包括:各個共同因子之間不相關(guān),特殊因子(specific factor)之間也不相關(guān),共同 因子和特殊因子之間也不相關(guān)。 4,主成分分析中,當(dāng)給定的協(xié)方差矩陣或者相關(guān)矩陣的特征值是唯一的時候,的主成分 一般是獨特的;而因子分析中因子不是獨特的,可以旋轉(zhuǎn)得到不到的因子。 5,在因子分析中,因子個數(shù)需要分析者指定(spss根據(jù)一定的條件自動設(shè)定,只要是特 征值大于1的因子進入分析),而指 定的因子數(shù)量不同而結(jié)果不同。在主成分分析中,成分的數(shù)量是一定的,一般有幾個變量 就有幾個主成分。 和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋轉(zhuǎn)技術(shù)幫助解釋因子,在解釋方面更加有 優(yōu)勢。大致說來,當(dāng)需要尋找潛在的因子,并對這些因子進行解釋的時候,更加傾向于 使用因子分析,并且借助旋轉(zhuǎn)技術(shù)幫助更好解釋。而如果想把現(xiàn)有的變量變成少數(shù)幾個 新的變量(新的變量幾乎帶有原來所有變量的信息)來進入后續(xù)的分析,則可以使用主 成分分析。當(dāng)然,這中情況也可以使用因子得分做到。所以這中區(qū)分不是絕對的。 總得來說,主成分分析主要是作為一種探索性的技術(shù),在分析者進行多元數(shù)據(jù)分析之前 ,用主成分分析來分析數(shù)據(jù),讓自己對數(shù)據(jù)有一個大致的了解是非常重要的。主成分分 析一般很少單獨使用:a,了解數(shù)據(jù)。(screening the data),b,和cluster analysis一 起使用,c,和判別分析一起使用,比如當(dāng)變量很多,個案數(shù)不多,直接使用判別分析可 能無解,這時候可以使用主成份發(fā)對變量簡化。(reduce dimensionality)d,在多元回 歸中,主成分分析可以幫助判斷是否存在共線性(條件指數(shù)),還可以用來處理共線性 。 在算法上,主成分分析和因子分析很類似,不過,在因子分析中所采用的協(xié)方差矩陣的 對角元素不在是變量的方差,而是和變量對應(yīng)的共同度(變量方差中被各因子所解釋的 |
木蟲 (職業(yè)作家)
哲學(xué)@草根
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【因子分析】對每個因子都會計算其對變量的貢獻,你一眼就能看到那些因子比較重要 比如 分析飲食 工作壓力 家庭暴力對心臟病率的貢獻 【主成分分析】得出的每個主成分,都整合一個以上的變量,這些變量對某一特性的解釋較大 比如 對小麥幾十個表型進行主成分分析 最后共得到3個主成分 第一主成分包含了產(chǎn)量構(gòu)成相關(guān)的性狀 如粒重、穗粒數(shù)、穗長、小穗數(shù)等;第二主成分包括 光合器官相關(guān)的變量 旗葉 倒二葉等;第三主成分 包括 根部等吸收器官的變量等等 |

新蟲 (小有名氣)
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