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大众点评结婚指南 2024-05-23 18:07:20
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因子分析以最少的信息丢失为前提,将众多的原有变量综合成较少几个综合指标,名为因子。通常,因子有以下几个特点:  因子个数远远少于原有变量的个数  原有变量综合成少数几个因子之后,因子将可以替代原有变量参与数据建模,这将大大减少分析过程中的计算工作量。  因子能够反映原有变量的绝大部分信息  因子并不是原有变量的简单取舍,而是原有变量重组后的结果,因此不会造成原有变量信息的大量丢失,并能够代表原有变量的绝大部分信息。  因子之间的线性关系并不显著  由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱,因子参与数据建模能够有效地解决变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。  (1)显示变量间因素分析的组型(pattern)  (2)侦测变量间之群组(clusters),每个群组所包括的变量彼此相关很高,同构型较大,亦即将关系密切的个别变量合并为一个子群。  (3)减少大量变量数目,使之称为一组涵括变量较少的统计自变量(称为因素),每个因素与原始变量间有某种线性关系存在,而以少数因素层面来代表多数、个别、独立的变量。  因素分析具有简化数据变量的功能,以较少层面来表示原来的数据结构,它根据变量间彼此的相关,找出变量间潜在的关系结构,变量间简单的结构关系称为“成份”(components)或“因素”(factors). 20210311
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