主成分分析法例子剖析

主成分分析案例范文假设我们有一个包含多个汽车特征的数据集，每个汽车被表示为一个m维向量。

我们想要对数据进行降维，以便更好地理解和可视化数据。

我们可以利用主成分分析，将高维数据转换为低维数据，然后选择其中的几个主成分进行分析。

首先，我们需要对数据进行标准化处理，即使得每个维度的均值为0，方差为1、这是因为PCA是一种基于协方差矩阵的方法，对于不同单位和尺度的变量，会导致主成分的不准确。

接下来，我们计算数据的协方差矩阵。

协方差矩阵描述了数据之间的线性关系，其中每个元素表示两个变量之间的协方差。

对于m维数据，其协方差矩阵为一个大小为mxm的矩阵。

然后，我们计算协方差矩阵的特征向量和特征值。

特征向量描述了协方差矩阵的主要方向，特征值表示了数据在特征向量方向的方差。

特征向量按照对应特征值的大小进行排序，最大的特征值对应的特征向量即为第一主成分，第二大的特征值对应的特征向量即为第二主成分，以此类推。

我们可以选择前k个主成分进行降维，其中k可以根据需求进行选择。

最后，我们将数据投影到所选择的前k个主成分上。

具体做法是将数据与特征向量构成的转换矩阵相乘，得到数据在新的低维空间中的表示。

通过PCA降维，我们可以减少数据的维度，并保留了大部分的方差信息。

这有助于数据可视化和分析。

下面以一个具体的例子说明PCA的应用。

假设我们有一个汽车数据集，其中包含汽车的各种特征，如车速、发动机功率、车重、燃油消耗等。

我们的目标是将这些特征进行降维，并查看是否可以找到一些有趣的模式。

首先，我们对数据进行标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1然后，我们计算数据的协方差矩阵，找到其特征向量和特征值。

接下来，我们选择前两个特征值最大的特征向量作为第一和第二主成分。

这两个主成分分别表示数据的主要方向。

我们可以将数据投影到这两个主成分上，得到一个二维的表示。

最后，我们可以在二维空间中绘制投影后的数据，并观察数据之间的分布。

如果在二维空间中存在一些有趣的模式，我们可以进一步探索这些模式，并进行更深入的分析。

§8 实例 实例1计算得1x =71.25，2x =67.5分析1：基于协差阵∑ 求主成分。

369.6117.9117.9214.3S ⎛⎫= ⎪⎝⎭特征根与特征向量（Ｓ无偏，用SPSS ）Factor 1 Factor 2 11x x - 0.880 -0.47422x x -0.474 0.880 特征值 433.12 150.81 贡献率0.7417 0.2583注：样本协差阵为无偏估计11(11)1n n n S X I X n n''=--， 所以，第一、二主成分的表达式为1122120.88(71.25)0.47(67.5)0.47(71.25)0.88(67.5)y x x y x x =-+-⎧⎨=--+-⎩ 第一主成分是英语与数学的加权和（反映了综合成绩），且英语的权数要大于数学的权数。

1y 越大，综合成绩越好。

（综合成分）第二主成分的两个系数异号（反映了两科成绩的均衡性）。

不妨将英语称为文科，数学称为理科。

2y 越大，说明偏科（文、理成绩不均衡），2y 越小，越接近于零，说明不偏科（文、理成绩均衡）。

（结构成分）问题：英语的权数为何大？如何解释？ 分析2：基于相关阵R 求主成分。

因为1x =71.25，2x =67.5所以相关阵11R ⎛=⎪⎪⎭解得R 的特征根为：1λ=1.419，2λ=0.581，对应的单位特征向量分别为：Factor 1 Factor 2 111x x s - 0.707 0.707 222x x s - 0.707 -0.707 特征根 1.419 0.581 贡献率0.7090.291所以，第一、二主成分的表达式为12112271.2567.50.7070.70717.9813.6971.2567.50.7070.70717.9813.69x x y x x y --⎧=+=+⎪⎪⎨--⎪=-=-⎪⎩1122120.039(71.25)0.052(67.5)0.039(71.25)0.052(67.5)y x x y x x =-+-⎧⎨=---⎩ 1122120.0390.052 6.2730.0390.0520.671y x x y x x =+-⎧⎨=-+⎩ *2*11707.0707.0x x y += *2*12707.0707.0x x y -=基于相关阵的更说明了：第一主成分是英语与数学的加权总分。

【转】主成分分析法概述、案例实例分析主成分分析法主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。

这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。

因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。

在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。

主成分分析正是适应这一要求产生的，是解决这类题的理想工具。

主成分分析法是一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。

在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。

依次类推，I 个变量就有I个主成分。

这种方法避免了在综合评分等方法中权重确定的主观性和随意性，评价结果比较符合实际情况；同时，主成份分量表现为原变量的线性组合，如果最后综合指标包括所有分量，则可以得到精确的结果，百分之百地保留原变量提供的变差信息，即使舍弃若干分量，也可以保证将85％以上的变差信息体现在综合评分中，使评价结果真实可靠。

是在实际中应用得比较广的一种方法。

由于其第一主成份（因子）在所有的主成分中包含信息量最大，很多学者在研究综合评价问题时常采用第一主成分来比较不同实体间的差别。

综上所述，该方法的优点主要体现在两个方面：1.权重确定的客观性；2.评价结果真实可靠。

1．主成分分析的基本原理主成分分析：把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，是一种降维处理技术。

）记原来的变量指标为x1，x2，…，xP，它们的综合指标——新变量指标为z1，z2，…，zm（m≤p），则z1，z2，…，zm分别称为原变量指标x1，x2，…，xP的第一，第二，…，第m 主成分，在实际问题的分析中，常挑选前几个最大的主成分。

主成分分析经典案例
主成分分析是一种常用的数据降维和模式识别方法，它可以帮助我们发现数据
中隐藏的结构和模式。

在实际应用中，主成分分析有很多经典案例，下面我们将介绍其中一些。

首先，我们来看一个经典的主成分分析案例，手写数字识别。

在这个案例中，
我们需要识别手写的数字，例如0-9。

我们可以将每个数字的图像表示为一个向量，然后利用主成分分析来找到最能代表数字特征的主成分。

通过这种方法，我们可以将复杂的图像数据降维到较低维度，从而更容易进行分类和识别。

另一个经典案例是面部识别。

在这个案例中，我们需要识别不同人脸的特征。

同样地，我们可以将每个人脸的图像表示为一个向量，然后利用主成分分析来找到最能代表人脸特征的主成分。

通过这种方法，我们可以将复杂的人脸数据降维到较低维度，从而更容易进行人脸识别和验证。

此外，主成分分析还可以应用于金融领域。

例如，在投资组合管理中，我们可
以利用主成分分析来发现不同资产之间的相关性和结构。

通过这种方法，我们可以将复杂的资产数据降维到较低维度，从而更容易进行资产配置和风险管理。

在医学领域，主成分分析也有着重要的应用。

例如，在基因表达数据分析中，
我们可以利用主成分分析来发现不同基因之间的相关性和结构。

通过这种方法，我们可以将复杂的基因表达数据降维到较低维度，从而更容易进行基因分析和疾病诊断。

总之，主成分分析在各个领域都有着重要的应用。

通过发现数据中的主要结构
和模式，主成分分析可以帮助我们更好地理解和利用数据。

希望以上经典案例的介绍能够帮助您更好地理解主成分分析的应用。

§8 实例 实例1计算得1x =71.25，2x =67.5分析1：基于协差阵∑ 求主成分。

369.6117.9117.9214.3S ⎛⎫= ⎪⎝⎭特征根与特征向量（Ｓ无偏，用SPSS ）Factor 1 Factor 2 11x x - 0.880 -0.47422x x -0.474 0.880 特征值 433.12 150.81 贡献率0.7417 0.2583注：样本协差阵为无偏估计11(11)1n n n S X I X n n''=--， 所以，第一、二主成分的表达式为1122120.88(71.25)0.47(67.5)0.47(71.25)0.88(67.5)y x x y x x =-+-⎧⎨=--+-⎩ 第一主成分是英语与数学的加权和（反映了综合成绩），且英语的权数要大于数学的权数。

1y 越大，综合成绩越好。

（综合成分）第二主成分的两个系数异号（反映了两科成绩的均衡性）。

不妨将英语称为文科，数学称为理科。

2y 越大，说明偏科（文、理成绩不均衡），2y 越小，越接近于零，说明不偏科（文、理成绩均衡）。

（结构成分）问题：英语的权数为何大？如何解释？ 分析2：基于相关阵R 求主成分。

因为1x =71.25，2x =67.5所以相关阵11R ⎛=⎪⎪⎭解得R 的特征根为：1λ=1.419，2λ=0.581，对应的单位特征向量分别为：Factor 1 Factor 2 111x x s - 0.707 0.707 222x x s - 0.707 -0.707 特征根 1.419 0.581 贡献率0.7090.291所以，第一、二主成分的表达式为12112271.2567.50.7070.70717.9813.6971.2567.50.7070.70717.9813.69x x y x x y --⎧=+=+⎪⎪⎨--⎪=-=-⎪⎩1122120.039(71.25)0.052(67.5)0.039(71.25)0.052(67.5)y x x y x x =-+-⎧⎨=---⎩ 1122120.0390.052 6.2730.0390.0520.671y x x y x x =+-⎧⎨=-+⎩ *2*11707.0707.0x x y += *2*12707.0707.0x x y -=基于相关阵的更说明了：第一主成分是英语与数学的加权总分。

主成分分析法案例主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，可以将高维数据映射到低维空间，同时保持数据信息最大化。

本文将介绍一个应用主成分分析法的案例，以展示其在实际问题中的应用价值。

假设我们有一个销售数据集，包含100个样本和10个特征。

我们希望通过主成分分析法来降低数据的维度，以便更好地理解和解释数据。

第一步是标准化数据。

由于每个特征的单位和范围可能不同，我们需要将其缩放到相同的尺度。

这样可以避免某些特征对主成分分析结果的影响过大。

通过减去特征均值并除以标准差，我们可以将数据的均值调整为0，方差调整为1。

第二步是计算特征的协方差矩阵。

协方差矩阵可以衡量不同特征之间的关系。

通过计算特征之间的协方差，我们可以得到一个10×10的协方差矩阵。

第三步是计算协方差矩阵的特征值和特征向量。

特征值可以衡量每个特征的重要性，特征向量则表示数据在这些特征方向上的投影。

第四步是选择主成分。

我们可以通过特征值的大小来选择主成分的数量。

特征值越大，说明对应特征向量的信息量越大。

在这个案例中，我们选择前三个特征值最大的特征向量作为主成分。

第五步是计算主成分得分。

我们可以将原始数据映射到选定的主成分上，从而得到主成分得分。

主成分得分是原始数据在主成分上的投影。

最后，我们可以通过对主成分进行可视化和解释来理解数据。

在这个案例中，我们可以绘制主成分之间的散点图，观察样本之间的分布情况。

同时，我们还可以计算主成分与原始特征的相关系数，以评估特征在主成分中的重要性。

总之，主成分分析法是一种强大的降维技术，可以帮助我们更好地理解和解释数据。

通过选择主成分，计算主成分得分以及解释主成分，我们可以在高维数据中寻找关键的信息。

主成分分析案例数据主成分分析案例数据，这可是个挺有趣的话题呢！咱先来说说啥是主成分分析。

简单来讲，主成分分析就是把一堆乱七八糟的数据，通过一些巧妙的办法，找出其中最关键、最重要的几个成分。

就好比你走进一个乱糟糟的房间，然后想办法找出最显眼、最有用的那几件东西。

给您举个例子吧。

我之前教过一个学生，叫小明。

他特别喜欢收集各种石头，什么形状、颜色、大小的都有。

有一天，他拿着他的宝贝石头来找我，说他想弄清楚这些石头有没有什么规律。

这可把我难住了，那么多石头，怎么找规律呀？这时候我就想到了主成分分析。

我先让小明把石头的一些特征记录下来，比如石头的长度、宽度、高度、重量、颜色的深浅等等。

这就像是我们收集了一堆关于石头的数据。

然后呢，通过主成分分析，我们发现石头的大小（长度、宽度、高度、重量综合起来）和颜色的深浅这两个方面，是最能区分这些石头的关键因素。

比如说，大而颜色深的石头往往是他在河边捡到的；小而颜色浅的石头多数是在公园里找到的。

您看，这就是主成分分析的作用。

它能帮我们从复杂的数据中找出关键的信息，就像在一堆乱麻中理出了几根主要的线头。

再比如说，在学校的成绩分析中也能用到主成分分析。

咱们不只是看学生的语文、数学、英语成绩，还会考虑他们的课堂表现、作业完成情况、参加活动的积极性等等。

这么多的数据，如果一股脑儿地去看，那简直要让人头晕眼花。

但通过主成分分析，我们可能会发现，课堂表现和作业完成情况这两个因素，对学生的综合成绩影响最大。

那咱们就可以重点关注这两个方面，想办法帮助学生提高。

还有在市场调研中，假如一家公司想了解消费者对他们产品的看法。

他们可能会收集消费者的年龄、性别、收入水平、购买频率、对产品的满意度等等数据。

经过主成分分析，也许会发现年龄和购买频率是影响消费者满意度的主要成分。

总之，主成分分析就像是一个神奇的工具，能让我们在纷繁复杂的数据海洋中找到方向，抓住重点。

您想想，如果没有主成分分析，我们面对那么多的数据，不就像没头的苍蝇一样乱撞吗？所以说呀，学会主成分分析，能让我们更聪明地处理数据，做出更准确的判断和决策。

主成分分析实例和含义讲解1.数据标准化：对原始数据进行标准化处理，使得每个变量的均值为0，方差为1、这一步是为了将不同量级的变量进行比较。

2.计算协方差矩阵：根据标准化后的数据，计算协方差矩阵。

协方差矩阵反映了各个变量之间的线性关系。

3.特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。

特征值表示了各个特征向量的重要程度。

4.选择主成分：根据特征值的大小，选择前k个特征向量作为主成分，k通常是根据主成分所解释的方差比例进行确定。

5.数据投影：将原始数据投影到选取的主成分上，得到降维后的数据。

主成分分析的含义可以从两个方面来解释。

一方面，主成分分析表示了原始数据在新坐标系下的投影，可以帮助我们理解数据的结构和变化。

通过选择前几个主成分，我们可以找到最能够代表原始数据的几个因素，从而实现数据的降维。

例如，在一个包含多个变量的数据集中，如果我们选择了前两个主成分，那么我们可以通过绘制数据在这两个主成分上的投影，来理解数据的分布和变化规律。

同时，主成分的累计方差贡献率可以帮助我们评估所选择的主成分对原始数据方差的解释程度，从而确定降维的精度。

另一方面，主成分分析还可以用于数据的预处理和异常值检测。

通过计算每个变量在主成分上的权重，我们可以判断每个变量对主成分的贡献大小。

如果一些变量的权重很小，那么可以考虑将其从数据集中剔除，从而减少数据的维度和复杂度。

此外，主成分分析还可以检测数据集中的异常值。

在降维的过程中，异常值对主成分的计算结果会产生较大的影响，因此可以通过比较各个主成分的方差贡献率，来识别可能存在的异常值。

总之，主成分分析是一种常用的数据降维方法，它能够帮助我们理解数据集的结构，并鉴别对数据变化影响最大的因素。

通过选择适当的主成分，我们可以实现数据的降维和可视化，并对异常值进行检测。

在实际应用中，主成分分析常常与其他数据挖掘和机器学习方法结合使用，从而发现数据的隐藏模式和关联规则，提高数据分析的效果和准确性。

主成分分析经典案例主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以帮助我们发现数据中的主要特征，并且可以简化数据集，同时保留最重要的信息。

在本文中，我们将介绍主成分分析的经典案例，以便更好地理解和应用这一技术。

首先，让我们来看一个简单的例子。

假设我们有一个包含身高、体重和年龄的数据集，我们想要将这些特征降维到一个更低维度的空间中。

我们可以使用主成分分析来实现这一目标。

首先，我们需要计算数据集的协方差矩阵，然后找到这个矩阵的特征值和特征向量。

特征值表示了数据中的方差，而特征向量则表示了数据的主要方向。

通过选择最大的特征值对应的特征向量，我们就可以得到一个新的特征空间，将原始数据映射到这个空间中，从而实现数据的降维。

接下来，让我们来看一个更具体的案例。

假设我们有一个包含多个变量的数据集，我们想要找到这些变量之间的主要关系。

我们可以使用主成分分析来实现这一目标。

首先，我们需要对数据进行标准化，以确保不同变量之间的尺度是一致的。

然后，我们可以计算数据集的协方差矩阵，并找到特征值和特征向量。

通过分析特征值的大小，我们可以确定哪些特征是最重要的，从而找到数据集中的主要关系。

在实际应用中，主成分分析经常被用于数据可视化和模式识别。

通过将数据映射到一个更低维度的空间中，我们可以更容易地对数据进行可视化，并且可以发现数据中的隐藏模式和结构。

此外，主成分分析还可以被用于降噪和特征提取，从而提高数据分析的效果和效率。

总之，主成分分析是一种非常有用的数据分析技术，它可以帮助我们发现数据中的主要特征，并且可以简化数据集，同时保留最重要的信息。

通过理解和应用主成分分析，我们可以更好地理解和分析数据，从而更好地解决实际问题。

希望本文介绍的经典案例可以帮助读者更好地掌握主成分分析的原理和应用。

主成分分析案例主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的数据降维技术，通过将原始数据投影到新的特征空间中，从而得到一组线性无关的主成分，用较少的主成分来表示原始数据，减少数据的维度，同时保留数据的主要信息。

在实际应用中，主成分分析可以帮助我们发现数据中的内在结构，降低数据的复杂度，便于后续的数据分析和可视化。

下面我们以一个实际的案例来介绍主成分分析的应用。

假设我们有一份包含多个变量的数据集，我们希望通过主成分分析来发现数据中的主要特征，并进行数据的降维处理。

首先，我们需要对数据进行标准化处理，使得每个变量具有相同的尺度。

然后，我们可以利用主成分分析来计算数据的主成分。

主成分分析的结果会给出每个主成分的方差解释比例，我们可以根据这个比例来选择保留的主成分个数。

一般来说，我们会选择累计方差解释比例达到80%以上的主成分作为数据的代表。

接下来，我们可以利用选定的主成分对数据进行降维处理。

通过将数据投影到选定的主成分上，我们可以得到降维后的数据集。

这样做不仅可以减少数据的维度，还可以保留数据的主要信息，方便后续的数据分析和可视化。

举个例子，假设我们有一个包含身高、体重、年龄、收入等多个变量的数据集，我们希望通过主成分分析来发现数据中的主要特征，并进行数据的降维处理。

我们首先对数据进行标准化处理，然后利用主成分分析计算数据的主成分。

假设我们选择保留累计方差解释比例达到80%以上的主成分，得到了3个主成分。

接下来，我们将数据投影到这3个主成分上，得到了降维后的数据集。

这样，我们就可以用这3个主成分来代表原始数据，实现了数据的降维处理。

总之，主成分分析是一种非常实用的数据降维技术，通过发现数据中的主要特征并进行降维处理，可以帮助我们减少数据的维度，保留数据的主要信息，方便后续的数据分析和可视化。

希望通过本文的介绍，读者对主成分分析有了更深入的理解，能够在实际应用中灵活运用主成分分析来处理数据。

浅析主成分分析法及案例分析主成分分析的原理：主成分分析的目标是找到一组线性变量，它们能够最大程度地解释原始数据中的变化。

第一个主成分与数据具有最大的差异，而随后的主成分则与第一个主成分正交（即无相关性），并且在特征解释方面具有最大的差异。

主成分是对原始数据的线性组合，其中具有最大方差的成分被称为第一个主成分，次大方差的成分被称为第二个主成分，依此类推。

主成分分析的步骤：1.标准化数据：如果原始数据的变量具有不同的单位和尺度，我们需要对数据进行标准化，以确保每个变量对主成分的贡献是公平的。

2.计算协方差矩阵：协方差矩阵显示了原始数据中变量之间的相关性。

它可以通过计算每个变量之间的协方差来得到。

3.计算特征向量和特征值：通过对协方差矩阵进行特征分解，我们可以得到一组特征向量和特征值。

特征向量表示主成分的方向，而特征值表示每个主成分的解释方差。

4.选择主成分：根据特征值的大小，我们可以选择前k个主成分作为降维后的新变量，其中k是我们希望保留的维度。

这样就可以将原始数据投影到所选的主成分上。

主成分分析的案例分析：假设我们有一份包含多个变量的数据集，例如身高、体重、年龄和收入。

我们希望通过主成分分析来降低数据的维度，以便更好地理解数据集。

首先，我们需要标准化数据，以确保每个变量具有相同的权重。

接下来，我们计算协方差矩阵，得到变量之间的相关性。

然后，我们进行特征值分解，得到一组特征向量和特征值。

通过观察特征值的大小，我们可以选择前几个主成分，例如前两个主成分。

最后，我们将原始数据集投影到选定的主成分上，得到降维后的数据集。

这样，我们可以用两个主成分来表示原始数据集的大部分变异，并且可以更容易地分析数据集中的模式和关系。

总结：通过主成分分析，我们可以将高维度的数据转换为更低维度的数据，从而更好地理解和分析数据集。

它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和关系，提取出对数据变异具有最大贡献的特征。

在实际应用中，主成分分析常用于数据降维、数据可视化、特征选择等领域。

主成份分析和因子分析实例主成分分析和因子分析是常用的降维技术，用于对数据进行降维和探索性因子分析。

在本文中，我将为您介绍两种方法，并提供一个数据集的实例来说明它们的应用。

一、主成分分析（PCA）主成分分析是一种广泛应用的数据降维技术，它可以将高维数据转换为低维数据，同时尽可能以保留最大方差的方式来解释数据。

主成分分析的目标是找到一个新的低维度空间，使得投影到该空间的数据具有最大的方差。

下面是一个用于说明主成分分析的实例：假设我们有一组包含5个变量的数据，分别是身高、体重、BMI指数、血压和血糖。

我们希望使用主成分分析将这些变量降维到2维并通过可视化来分析数据。

首先，我们需要对原始数据进行标准化，以消除变量之间的单位差异。

然后，我们计算协方差矩阵，并通过对协方差矩阵进行特征值分解来找到数据的主成分。

在这个例子中，我们得到了两个主成分，分别称为PC1和PC2、PC1是与身高、体重和BMI指数等相关的主成分，而PC2是与血压和血糖相关的主成分。

这两个主成分解释了数据总方差的大部分。

接下来，我们可以使用这两个主成分来可视化数据，并分析数据的聚集和分布情况。

例如，我们可以使用散点图可视化数据的主成分得分，并根据不同类别对数据进行颜色编码，以便观察数据的聚集情况。

通过主成分分析，我们可以将原始高维数据转换为低维数据，并通过可视化来分析数据的分布和聚集情况，进而进行更深入的研究和分析。

二、因子分析（FA）因子分析是一种用于探索性数据分析的统计技术，其目的是揭示变量之间的潜在因子结构。

因子分析假设观测数据由一组潜在因子引起，并尝试将这些因子解释为一组不可观测的变量。

下面是一个用于说明因子分析的实例：假设我们有一组包含10个观测变量的数据，我们希望了解这些变量之间的潜在因子结构。

我们可以使用因子分析来识别可能存在的潜在因子，并了解它们对观测变量的影响。

在进行因子分析之前，我们首先需要检验数据的合适性。

我们可以使用Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)测度和巴特利特球形检验来评估数据的适合度。

1、主成分法：用主成分法寻找公共因子的方法如下：假定从相关阵出发求解主成分，设有p 个变量，则可找出p 个主成分。

将所得的p 个主成分按由大到小的顺序排列，记为1Y ，2Y ，…，P Y ， 则主成分与原始变量之间存在如下关系：11111221221122221122....................p p p p pp p pp p Y X X X Y X X X Y X X Xγγγγγγγγγ=+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩ 式中，ij γ为随机向量X 的相关矩阵的特征值所对应的特征向量的分量，因为特征向量之间彼此正交，从X 到Y 得转换关系是可逆的，很容易得出由Y 到X 得转换关系为：11112121212122221122....................p p p p pp p pp p X Y Y Y X Y Y Y X Y Y Yγγγγγγγγγ=+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩ 对上面每一等式只保留钱m 个主成分而把后面的部分用i ε代替，则上式变为：1111212112121222221122....................m m m m p p p mp m p X Y Y Y X Y Y Y X Y Y Y γγγεγγγεγγγε=++++⎧⎪=++++⎪⎨⎪⎪=++++⎩上式在形式上已经与因子模型相一致，且i Y （i=1,2，…，m ）之间相互独立，且i Y 与i ε之间相互独立，为了把i Y 转化成合适的公因子，现在要做的工作只是把主成分i Y 变为方差为1的变量。

为完成此变换，必须将i Y 除以其标准差，由主成分分析的知识知其标准差即为特征根的平方根/i i F Y =，12m ，则式子变为：1111122112211222221122....................m m m m p p p pm m p X a F a F a F X a F a F a F X a F a F a F εεε=++++⎧⎪=++++⎪⎨⎪⎪=++++⎩这与因子模型完全一致，这样，就得到了载荷A 矩阵和 初始公因子(未旋转)。