因子分析（缺失值处理，熵权法和主成分分析）

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因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显 在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。

  因子分析与回归分析不同，因子分析中的因子是一个比较抽象的概念，而回归因子有非常明确的实际意义。

  主成分分析分析与因子分析也有不同，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。