降维算法：主成分分析和方差分析有关系吗

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最近看到这个，有点被搞糊涂了0.0

我的混沌逻辑是这样的：
之前做回归的时候，会通过方差分析来筛选出对回归影响不显著的变量如y~x1+x2+x3+x4,假设x4方差分析下不显著，那就剔除他。方差分析的应用应该是逐步回归，是吧，这样算不算是一种降维思想？

然后最近了解了主成分分析和因子分析，这两就是用来专门降维的，其实也就是对变量进行操作，如主成分对变量进行线性变换，重新组合出新的第一主成分，第二主成分，是吧

那我的问题是，主成分分析跟方差分析之间到底是什么关系？这两是互补的吗，可以用完主成分再用逐步回归？？或者什么时候用主成分，什么时候用方差分析？两个最终都降维了不是，搞晕了搞晕了，求大神解答！

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关键词：主成分分析 方差分析 主成分 逐步回归 线性变换 影响

xboy5 发表于 2015-12-10 17:19
最近看到这个，有点被搞糊涂了0.0

我的混沌逻辑是这样的：

方差分析和主成份分析是两种不同的分析方法，两者没多大关联。因子分析和逐步回归是解决自变量严重多重共线性问题的两种不同方法。

pca旨在通过构建新指标简化原先指标