我正在尝试使用scikit的因子分析来处理一些金融数据，以找出模型中使用的贝塔值。因子分析有一个名为n_components和tolerance的参数。我不太理解这些变量是如何影响结果的。我已经阅读了文档并进行了研究，但很难找到相关信息。我对机器学习是新手，也不是统计学专家。能有人解释一下这些参数是如何影响算法结果的吗？
回答：
来自 sklearn.decomposition.FactorAnalysis
n_components : int | None
潜在空间的维度，即转换后X的成分数量。如果为None，n_components将设置为特征的数量。
tol : float EM算法的停止容忍度。
我假设你的金融数据是一个形状为(n_samples, n_features)的矩阵。因子分析使用期望最大化（EM）优化器来找到最佳的高斯分布，以在n_tolerance的容忍范围内准确地模拟你的数据。简单来说，n_components是高斯分布的维度。
可以用高斯分布建模的数据有时在一个维度上的方差可以忽略不计。想象一个沿着深度被压扁的椭球体，使其看起来像一个椭圆。如果原始数据是这个椭球体，你希望你的n_components = 2，这样你就可以用最简单的模型来模拟你的数据。
