Факторний аналіз є дослідницький метод аналізу даних, який можна використовувати для виявлення невеликого набору компонентів. які лежать в основі багатовимірного набору даних. Він має багато цілей: • Зменшення розмірності: зменшує розмірність (і усуває шуми) високорозмірної матриці. 2 жовтня 2013 р.

Факторний аналіз є статистичний метод, який скорочує набір змінних шляхом вилучення всіх їхніх спільних ознак у меншу кількість факторів. Це також можна назвати скороченням даних. При спостереженні за великою кількістю змінних виявляються деякі спільні закономірності, які називають факторами.

Факторний аналіз є техніка зменшення даних, яка використовує кілька різних змінних і намагається визначити будь-які основні зв’язки, які можуть бути присутніми..

Факторний аналіз припускає, що існує лінійний зв’язок між спостережуваними змінними та прихованими факторами, тоді як багатовимірне масштабування не робить жодних припущень щодо основної структури даних.

LDA явно намагається змоделювати різницю між класами даних. PCA, навпаки, не враховує ніякої різниці в класі, а Факторний аналіз створює комбінації ознак на основі відмінностей, а не подібностей.

Факторний аналіз — це практика зведення багатьох змінних до кількох, щоб легше працювати з даними дослідження. Наприклад, роздрібний бізнес, намагаючись зрозуміти купівельну поведінку клієнтів, може розглянути такі змінні, як «чи відповідав продукт вашим очікуванням?»