主成分分析和因子分析的区别与联系

主成分分析：把主成分表示成各原始变量的线性组合。 因子分析：原始变量表示成各因子的线性组合。

主成分分析：解释原始变量的总方差。 因子分析：解释原始变量的协方差。

主成分分析：几个原始变量，就有几个主成分。 因子分析：因子个数可以根据业务场景的需要人为指定。

主成分分析：给定的协方差矩阵或相关矩阵特征值唯一时，主成分也是唯一的。 因子分析：因子不是唯一的。并且通过旋转可以得到不同因子。

主成分分析和因子分析用途：数据处理，降维，变量间关系的探索等。

主成分分析是因子分析的一个特例。