主成分分析 主成分因子载荷与主成分因子得分有什么不同 因子得分是系数，用来算主成分的，因子载荷就是一个分类标准
谁能解释下主成分分析和因子分析的区别 主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的。
spss中，主成分表达式和主成分得分表达式的区别？ 很理论，最好去看书
在因子得分和主成份得分的应用方面，都是进行综合评价弄不清楚他们之间有什么区别，麻烦说的简单易懂点. 第一：两种的函数构成相反，因子分析在于发现潜在的影响因素，是可观测自变量之外潜在的因素，主成分则是自变量的系数聚合；第二：因子分析给出的重要结果又两个，第一个是因子的命名，也就是潜在的因素，需要命名.第二个是每个因子所占的权重，附加的可以得到每个变量所占的权重.而主成分分析则主要是综合得分和得分的比较.第三：如果仅从因子综合得分和主成分得分用于综合评价的话，没什么大地区别，计算出各自得分后进行大小排序，比较，就是结果了.
主成分表达式与主成分得分表达式的区别？ 在用spss软件进行主成分分析时，会得到一个因子载荷矩阵，用因子载荷矩阵除以特征值的开方可以得到特征向…
主成分分析和因子分析有什么区别 主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。SPSSAU可直接使用这两种方法，支持自动保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。
主成分分析和因子分析有什么区别？ 1、原理不同：主成分分析是利用降维（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不相关的综合指标（主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。而因子分析更倾向于从数据出发，描述原始变量的相关关系，是由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。2、线性表示方向不同：主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。3、假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。4、主成分的数量不同主成分分析的主成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等），实际应用时会根据碎石图提取前几个主要的主成分。而因子分析的因子个数需要分析者指定，指定的因子数量不同而结果也不同。5、应用范围不同在实际的应用过程中，主成分分析常被用作。
主成分分析和因子分析的区别
