你曾经思考过在某些数据点之间的联系吗?你是否想过如何找到可以解释这些关系的共同因素?因素分析提供了一种方法,它通过将数据集降维,找到与之相关的潜在因素,然后对它们进行解释。
例如,你可以使用因素分析法来解释波士顿房价数据集中要素之间的关系。该数据集包含13个房价相关的因素,如房屋内房间的数量、城镇犯罪率等。因素分析可以将这些因素降维为更少的几个,例如通常称为房屋质量、房屋规模、地段等。通过这种方法,你可以更好地解释波士顿房价数据集中因素之间的关系。
因素分析法有助于找到潜在的因素,但你必须小心处理其结果。因素分析法采样的数据集应该是至少近似正态分布的,否则,因素之间的差异可能会导致错误的结果。与其他机器学习方法类似,因素分析法也需要进行模型验证,才能确定其有效性。