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प्रमुख घटक विश्लेषण (Principal Component Analysis—PCA) और कारक विश्लेषण (Factor Analysis—FA) दोनों ही बहुविविध सांख्यिकीय तकनीकें हैं जिनका उद्देश्य बड़ी संख्या में चरों को कम आयामों में संक्षिप्त करना है, परन्तु उनके उद्देश्य, मान्यताएँ और व्याख्या में मूलभूत अंतर पाए जाते हैं। प्रमुख घटक विश्लेषण का मुख्य लक्ष्य डेटा में विद्यमान कुल विचरण (total variance) को अधिकतम सीमा तक कुछ रैखिक संयोजनों (components) में समाहित करना होता है। इसमें प्रत्येक घटक मूल चरों का ऐसा रैखिक संयोजन होता है जो क्रमशः अधिकतम विचरण को पकड़ता है, और घटक आपस में असहसंबद्ध (uncorrelated) होते हैं। PCA में सामान्यतः कोई अंतर्निहित सैद्धान्तिक संरचना मानकर नहीं चला जाता; यह अधिकतर डेटा-अपचयन (data reduction) की तकनीक है। इसके विपरीत, कारक विश्लेषण का उद्देश्य प्रेक्षित चरों के पीछे छिपे अव्यक्त (latent) कारकों की पहचान करना है जो _______ __________ ___ _______ ____ ______ ______ ___ _____ _______ _____.
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