如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
这又将是一个不好的总结。所以pca寻找能够尽可能好地重建原本特性的属性。 令人惊讶的是，结果这两个目标是等效的，所以pca可以一箭双雕。 配偶：但是，亲爱的，这两个pca的“目标”听 …
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
pca思想 主成分分析( principal component analysis，简记PCA)是多元统计分析中的一种最为重要、最为常用的方法。 主成分分析的核心思想是通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分 …
如何理解主成分分析的主成分得分？ - 知乎
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA） 目的是用较少的变量代表解释原有的变量。将相关性高的变量转换为相互独立的变量 。 原理：降维，有关联的变量反映的信息有一定的 …
PCA图怎么看？ - 知乎
主成分分析（pca）是一种用于数据降维、特征选择的统计分析方法，目的是减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息。找到一个新的坐标系，使得数据在新的坐标系下的方差最大。 pca结 …
R统计绘图-PCA分析绘图及结果解读(误差线，多边形，双Y轴图、 …
Apr 27, 2022 · 四、 PCA结果解读. PCA图解释可以参照FactoInvestigate包的Investigate()输出的PCA分析结果报告进行解释。 PCA分析是对高维数据进行降维的一种方法，用于从多变量数 …
什么时候使用PCA和LDA？ - 知乎
pca与lda的区别： （1）PCA是无监督模型，利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值； （2）LDA是有监督模型，假设了 各类 …
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里？ - 知乎
这是使用 PCA 降维的一些缺点之一，有时使用原始数据运行算法可能更有利。在这种情况下，数据科学家需要根据数据和使用场景做出决策。 PCA算法的Python实现. 真正欣赏 PCA 的美 …
PCA（主成分分析）和EOF（经验正交函数分解）有什么区别？
而pca中，所谓主分量，就恰好是eof中得到的时间系数。所以，通过名字来说，应该是一个关注重点的问题。然而本质上两者并没有任何差别。 所以题主问题中说的两种矩阵形式（协方差和 …
主成分分析（PCA）主成分维度怎么选择？ - 知乎
pca = PCA(n_components='mle')那么会自动按照内部函数的选择维度方法 具体源码是如下的，和其他几个参数有关系。 n_components是要保留的成分，int 或者 string，缺省时默认 …
怎么理解probabilistic pca？ - 知乎
1、pca的两种理解：最大化方差、最小化投影损失. 这部分理解比较常见，公式的推导也比较容易，可以用拉格朗日乘子法发现两种理解的最终解相同。 2、pca的应用：压缩数据、数据预处 …