你曾经思考过在某些数据点之间的联系吗？你是否想过如何找到可以解释这些关系的共同因素？因素分析提供了一种方法，它通过将数据集降维，找到与之相关的潜在因素，然后对它们进行解释。
例如，你可以使用因素分析法来解释波士顿房价数据集中要素之间的关系。该数据集包含13个房价相关的因素，如房屋内房间的数量、城镇犯罪率等。因素分析可以将这些因素降维为更少的几个，例如通常称为房屋质量、房屋规模、地段等。通过这种方法，你可以更好地解释波士顿房价数据集中因素之间的关系。
因素分析法有助于找到潜在的因素，但你必须小心处理其结果。因素分析法采样的数据集应该是至少近似正态分布的，否则，因素之间的差异可能会导致错误的结果。与其他机器学习方法类似，因素分析法也需要进行模型验证，才能确定其有效性。