在数据分析的世界里，有两个非常重要的概念经常被提及：主成分分析（PCA）和因子分析（FA）。它们都是用于降维的技术，但各自的侧重点和应用场景有所不同。📊
首先，从目的上看，PCA主要目的是通过减少数据集的维度来简化数据结构，同时尽可能保留原始数据的信息。它假设所有变量之间存在线性关系，并试图找到新的正交变量（即主成分），这些新变量是原有变量的线性组合。🌈
相比之下，FA则更关注于解释变量之间的相关性，试图找出潜在的、不可直接观测的因素，这些因素可以解释为什么某些变量会相互关联。因此，FA模型通常包含特定因素和共同因素。💡
尽管两者目标不同，但在实际应用中，PCA和FA有时会被交替使用，特别是在探索性数据分析中。理解这两者的区别和联系，对于选择合适的数据分析方法至关重要。🎯
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