因素分析 - 维基百科，自由的百科全书

机器学习与数据挖掘

范式监督学习无监督学习线上机器学习元学习（英语：Meta-learning (computer science)）半监督学习自监督学习强化学习基于规则的机器学习（英语：Rule-based machine learning）量子机器学习
问题统计分类生成模型回归分析聚类分析降维密度估计（英语：density estimation）异常检测数据清洗自动机器学习关联规则学习语意分析结构预测（英语：Structured prediction）特征工程表征学习排序学习（英语：Learning to rank）语法归纳（英语：Grammar induction）本体学习（英语：Ontology learning）多模态学习（英语：Multimodal learning）
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聚类分析 BIRCH CURE算法（英语：CURE algorithm）层次 k-平均 Fuzzy 期望最大化（EM） DBSCAN OPTICS 均值飘移（英语：Mean shift）
降维因素分析 CCA ICA LDA NMF（英语：Non-negative matrix factorization） PCA PGD（英语：Proper generalized decomposition） t-SNE（英语：t-distributed stochastic neighbor embedding） SDL
结构预测（英语：Structured prediction）图模式贝氏网络条件随机域隐马尔可夫模型
异常检测 RANSAC k-NN 局部异常因子（英语：Local outlier factor）孤立森林（英语：Isolation forest）
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强化学习 Q学习 SARSA 时序差分（TD）多智能体（英语：Multi-agent reinforcement learning） Self-play（英语：Self-play (reinforcement learning technique)） RLHF
与人类学习主动学习（英语：Active learning (machine learning)）众包 Human-in-the-loop（英语：Human-in-the-loop）
模型诊断学习曲线（英语：Learning curve (machine learning)）
数学基础内核机器（英语：Kernel machines）偏差–方差困境（英语：Bias–variance tradeoff）计算学习理论（英语：Computational learning theory）经验风险最小化奥卡姆学习（英语：Occam learning） PAC学习（英语：Probably approximately correct learning）统计学习 VC理论
大会与出版物 NeurIPS ICML（英语：International Conference on Machine Learning） ICLR ML（英语：Machine Learning (journal)） JMLR（英语：Journal of Machine Learning Research）
相关条目人工智能术语（英语：Glossary of artificial intelligence）机器学习研究数据集列表（英语：List of datasets for machine-learning research）机器学习概要（英语：Outline of machine learning）
查论编

因素分析是一种统计方法，针对称为因素的潜在未观察变量的数量来描述观察到的相关变量之间的变异性。例如，六个观测变量的变化可能主要反映了两个未观测（基础）变量的变化。因素分析针对未观察到的潜在变量寻找此类共同变化，从而将观察到的变量建模，使之成为潜在因素以及误差项的线性组合。

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