PCA是主成分分析的英文縮寫，主成分分析是指什么呢？

因子分析有兩種基本方法：主成分分析（PCA）和公因子分析?？傮w而言，因子分析涉及幫助在變量上產(chǎn)生較少數(shù)量的線性組合的技術(shù)，以便減少的變量解釋并解釋相關(guān)矩陣模式中的大多數(shù)方差。

主成分分析是一種因子分析方法，它考慮數(shù)據(jù)中的總方差，這與公因子分析不同，并將原始變量轉(zhuǎn)換為較小的線性組合。相關(guān)矩陣的對(duì)角線由統(tǒng)一性組成，并且完全方差被引入因子矩陣。術(shù)語因子矩陣是包含所有提取因子的所有變量的因子載荷的矩陣。術(shù)語“因子載荷”是因子和變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)性。

當(dāng)研究人員主要關(guān)注的是確定特定多變量分析中使用的數(shù)據(jù)的最大方差的最小因子數(shù)時(shí)，建議使用主成分分析，如Delphi研究。在進(jìn)行主成分分析時(shí)，研究人員可以精通標(biāo)準(zhǔn)偏差和特征值等術(shù)語。特征值是指每個(gè)因子解釋的總方差。標(biāo)準(zhǔn)偏差衡量數(shù)據(jù)的可變性。主成分分析的任務(wù)是識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式，并通過突出顯示它們的相似性和差異來指導(dǎo)數(shù)據(jù)。