我目前正在执行一项任务，我将在 Python 中比较不同的降维技术。我正在使用 Scikit-learn 函数来执行 PCA 和 FA。但是，我不确定在“成功”方面比较两者的最佳方法是什么。我在想我可以比较需要多少“新特征”（主要成分与因素）来解释观察中一定百分比的方差。但是，我不知道如何为因子分析结果计算这个？PCA 具有解释变量属性，但我没有看到 FA 的等价物。

此外，如果有人对比较这两种技术的成功有更好的建议 - Pit 会很棒:)