不依赖于影响因子算法有哪些
时间: 2023-11-10 19:53:02 浏览: 34
引用\[1\]:因子分析法是一种统计技术,用于从变量群中提取共性因子。它的基本原理是通过将相关的变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,而不同组的变量之间相关性较低。因子分析有两个核心问题,即如何构造因子变量和如何对因子变量进行命名解释。因子分析可以分为R型因子分析和Q型因子分析,其中R型因子分析是对变量进行因子分析。\[2\]
根据提供的引用内容,不依赖于影响因子的算法有主成分分析(PCA)。主成分分析是一种降维技术,通过线性变换将多个指标转化为几个不相关的主成分。与因子分析不同,主成分分析不需要假设各个共同因子之间不相关,而是着重解释个变量的总方差。主成分分析的求解方法是从协方差阵出发,将变量表示成主成分的线性组合。此外,主成分分析的数量最多等于维度数,而因子分析中的因子个数需要分析者指定。\[1\]因此,主成分分析是一种不依赖于影响因子的算法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [因子分析(FA)算法简述](https://blog.csdn.net/iceberg7012/article/details/109054471)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [实时可调度性分析算法— 利用率上界 和 加速因子的作用](https://blog.csdn.net/kangkanglhb88008/article/details/125006905)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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