Q型因子分析与聚类分析有啥区别以及相同之处呢

R型因子分析,是针对变量所做的因子分析,其基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的研究,找出能够控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个随机变量之间的相关关系。然后再根据相关性的大小把变量分组,使同组内的变量之间的相关性较高,不同组变量之间的相关性较低。
【Q型因子分析与聚类分析有啥区别以及相同之处呢】 Q型因子分析,是针对样品所做的因子分析。它的思路与R因子分析相同,只是出发点不同而已。它在计算中是从样品的相似系数矩阵出发,而R型因子分析在计算中是从样品的相关系数矩阵出发的。

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http://www.wlxt.uestc.edu.cn/wlxt/ncourse/mathlab/web/shiyan/front/StudyArea/pdf/SPSS/SPSS-2.pdf课件可以参考。聚类 Q针对样本,R针对变量。
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Q型就是对指标进行缩减, 太多的指标变量意味着大量的数据需要采集,如果几个指标可以用更少的指标来代表,这样就可以省时省心。分析的时候也不必因为更大的误差或者异常的数值而导致干扰和疑虑。 R型的话,就是对样本进行分组, 并类成几个群体。 差异较小的放在一起,目的是用来发现他们的特征以便深入研究,而不是像Q型为了缩减来优化模型结构。 比如很多个病例和很多个指标。类似见WHO的各国卫生数据。
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聚类分析分为样品聚类(Q型聚类)和指标聚类(R型聚类),将一批样本或指标按其在性质上联系的紧密程度进行分类,聚成若干可以定义的类别。因子分析是从众多的观测变量中概括出少数不可观测的变量(因子)去替代已有的一些变量,是相关分析的进一步发展。这两者不交叉吧?更没有Q型因子分析这样的说法吧???


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