2019年6月29日 · 主成分分析、因子分析、聚类分析是三种比较有价值的多元统计方法, 但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。 本文从基本思想、数据的标准化、应用上的优缺点等方面, 详细地探讨了三者的异同, 并且举例说明了三者在实际问题中的应用。

本章节主要介绍常用数据降维与聚类分析方法，数据降维技术主要介绍因子分析、 主成分分析 、对应分析、多维尺度分析；聚类分析主要介绍 K-means聚类 、 K-prototype聚类 ，以及 分层聚类 方法。这些分析方法对数据类型的要求，以及使用场景示例，见下表：

2014年5月9日 · 主成分分析基本原理： 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综合指标（主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量 ...

2018年2月8日 · 主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量) ，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。

2013年8月21日 · 主成分分析 是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量) ，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不 ...

2023年2月27日 · 根据前面的5个公因子得分变量数据，进行 系统聚类分析 。 并且给出 聚类树状图 ，三线表给出三大类的成员，结果非常清晰。 结合聚类结果，也进行了专业上的讨论，亮出自己的观点。

主成分分析 是因子分析的特例，因为主成分可以看成是潜在因子，则主成分就是因子分析的一个解。为了说明的简单，本文将主成分分析和因子分析合并，统一用“因子分析”来指代，读者自行依据上下文来判断具体所指。

主成分分析、因子分析、聚类的概览与比较. 主成分分析：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综合指标（主成分），用综合指标来解释多变量的方差——协方差结构，即每个主成分都是原始变量的线性组合，且各主 ...

主成分分析（pca）、因子分析（fa）和聚类分析（ca）是统计学中常用的多元分析方法，它们在数据降维、变量关系揭示和样本分类等方面有着广泛的应用。

2024年2月18日 · 主成分分析、因子分析和聚类分析是常用的数据分析方法，它们在处理复杂数据集时各具优势。 本文将深入探讨这三者之间的主要区别，包括它们的目的、应用场景以及背后的数学原理。