Каковы ключевые различия между методом главных компонент и факторным анализом?

Некоторые ключевые различия между методом главных компонент (PCA) и факторным анализом (FA):

1. Цели и интерпретация: www.geeksforgeeks.org

• Цель PCA — преобразовать исходные переменные в новые некоррелированные компоненты, которые захватывают максимальную дисперсию в данных. www.geeksforgeeks.org Метод не делает предположений о скрытых причинах, просто ищет оптимальные линейные комбинации наблюдаемых переменных. kurshub.ru
• Цель FA — найти небольшое число латентных (скрытых) факторов, которые объясняют корреляции между наблюдаемыми переменными. kurshub.ru Предполагается, что за измеряемыми характеристиками стоят более фундаментальные причины. kurshub.ru

1. Предположения о модели: www.geeksforgeeks.org

• FA предполагает, что наблюдаемые переменные — линейные комбинации меньшего числа ненаблюдаемых факторов плюс некоторые термины ошибок. www.geeksforgeeks.org В модели есть как общие факторы (которые влияют на несколько наблюдаемых переменных), так и уникальные факторы (специфические для каждого наблюдаемого фактора). www.geeksforgeeks.org
• PCA не делает предположений о базовой модели, связанной с наблюдаемыми переменными и факторами. www.geeksforgeeks.org Это чисто математический метод, который разлагает матрицу данных на ортогональные главные компоненты. www.geeksforgeeks.org

Несмотря на различия, оба метода являются полезными инструментами для упрощения многомерных данных и выявления ключевых факторов, влияющих на изучаемые явления. infostart.ru Выбор между PCA и FA зависит от целей анализа и характеристик исходных данных. infostart.ru