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PCA是主成分分析的英文缩写，主成分分析是指什么呢？

因子分析有两种基本方法：主成分分析（PCA）和公因子分析。总体而言，因子分析涉及帮助在变量上产生较少数量的线性组合的技术，以便减少的变量解释并解释相关矩阵模式中的大多数方差。

主成分分析是一种因子分析方法，它考虑数据中的总方差，这与公因子分析不同，并将原始变量转换为较小的线性组合。相关矩阵的对角线由统一性组成，并且完全方差被引入因子矩阵。术语因子矩阵是包含所有提取因子的所有变量的因子载荷的矩阵。术语“因子载荷”是因子和变量之间的简单相关性。

当研究人员主要关注的是确定特定多变量分析中使用的数据的最大方差的最小因子数时，建议使用主成分分析，如Delphi研究。在进行主成分分析时，研究人员可以精通标准偏差和特征值等术语。特征值是指每个因子解释的总方差。标准偏差衡量数据的可变性。主成分分析的任务是识别数据中的模式，并通过突出显示它们的相似性和差异来指导数据。