逻辑回归模型是基于数据服从伯努利分布(Bernoulli Distribution)的前提假设下实现的。
主成分分析(PCA)和因子分析(FA)两者都常用于数据降维和信息浓缩。
因子分析中按照因子的贡献率从高到低排列,选取贡献率较高的因子来解释与因变量的关系。
因子分析着重要求新变量具有实际的意义,能解释原始变量间的内在结构,但因子分析得到的因子数量一般由人为事先确定。
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