一、主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的无监督数据降维技术，广泛应用于统计学、数据科学和机器学习等领域。它通过正交化线性变换将（高维）原始数据投影到一个新的坐标系（低维空间），同时保留数据的主要变异信息，使得新坐标系中的第一个坐标轴（主成分1）上的方差最大，第二个坐标轴（主成分2）上的方差次大，并且各个坐标轴之间相互正交（即不相关）。PCA 的目标是通过保留数据的主要变异方向来减少数据的维度，同时尽可能少地丢失信息。
psych扩展包能提供很丰富和有用的函数，它的输出结果也更接近商业统计分析软件，如SAS和SPSS等，所使用的函数为principal()函数。
principal()函数
# 准备数据（以 iris 数据集为例）
head(iris)
# 去除标签列，只保留数值列
iris_data <- iris[, 1:4]
head(iris_data)
principal()函数的nfactors用来指定各种主成分，iris_data里面有4种变量，所以指定为4。
library(psych)
pcal_iris <- principal(iris_data, nfactors=4)
pcal_iris
从上面的结果可知，前三个成分（RC1+RC3+RC2）的累计解释比例（Cumulative Proportion）为99%，前两个成分（RC1+RC3）的累计解释比例（Cumulative Proportion）为72%，所以选择这两个或三个主要成分是合适的。
pcal_iris1 <- principal(iris_data, nfactors=3)
pcal_iris1
从上面结果可知，当nfactors为3时，累计比例能近似达到100%，说明用三个主成分代替原有变量的信息是足够的。
二、因子分析
因子分析（Factor Analysis）是一种降维技术，它用于研究变量之间的内在关系，试图通过少数几个“潜在变量”（或称“因子”）来解释多个观测变量之间的相关性，其核心思想是降维和结构探测。这些潜在变量是不可直接观测的，但可以通过它们对观测变量的影响来推断。因子分析在心理学、社会学、市场研究、生物学等多个领域都有广泛应用。
根据是否已知潜在结构，可以将因子分析分为探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）。
1、注意事项
在进行因子分析，需要注意以下两个方面。
保证有足够的样本量。