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因素分析是一种数据挖掘技术，它旨在从原始数据中提取出有用的数据，从而更好地理解复杂系统。因素分析法的基本理论包括因素（factor）理论、因素结构理论、复样本因素分析理论和因素预测理论。 因素（factor）理论指的是原始数据中包含有意义的变量和隐含的因素，因素分析的目的是用来分析这些因素。因素结构理论中，因素是与变量有关的因素，也即变量中包含的因素。复样本因素分析法指将原始数据分成不同的组，而每个组中的数据相互独立，利用这些数据可以得出更精确的因素结构分析结果。因素预测法则是利用因素分析结果，来预测未知的变量。 在因素分析法中，还可以应用统计学方法，比如回归分析、类别分析等，这可以帮助我们更加深入地了解数据，有助于提高因素分析的准确性。而近几年来，机器学习算法也被大量用于因素分析，比如支持向量机（SVM）、K-means聚类等，来提高分析效率，以及在复杂问题上获得更好的准确性。