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本文通过引入数据阵在Frobenius范数下的最优近似等概念来重新探讨主成分和因子分析。我发现，主成分分析中主成分和因子分析中因子得分（通过主成分解因子载荷，然后用最小二乘解因子得分）的估计为数据阵的最优近似（在Frobenius范数下）在不同正交坐标方向矩阵下的坐标。两种方法分别采用了不同的约束条件分解的最优近似（在Frobenius范数下），因为该分解并不唯一。