因子分析是主成分分析的延伸，因子分析和主成分分析都是常用的降维技术，但它们的目的和方法有所不同。PCA旨在通过线性变换将原始变量转换为一组新的线性无关的主成分，以尽量保留原始数据的信息，降低数据的维度。而因子分析则旨在找到一组潜在的因子，解释观察到的变量之间的相关性。因子分析通常通过调整因子在原始变量的权重来发现因子所代表的含义，从而识别数据中的潜在结构。因子分析常用于社会科学、心理学、市场调研等领域的数据分析，但不适用于预测类模型建模。