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以下是我自己通俗的理解哈。
主成分分析，就是多个变量综合起来反应一个指标，要把这个指标找出来。
因子分析就是其实潜在的有几个指标，而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果。
因子分析不好理解是吧，举个例子：给人做智力测验，得到了算数成绩，迷宫成绩，脑筋急转弯成绩等等。但这些成绩是由潜在的因子即这个人的记忆力、反应能力等等方面综合作用出来的。
因子分析与主成分分析的异同点:
都对原始数据进行标准化处理;都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响;构造综合评价时所涉及的权数具有客观性;在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量
公共因子比主成分更容易被解释;因子分析的评价结果没有主成分分析准确;因子分析比主成分分析的计算工作量大
主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。
主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；
因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。