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 …
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 …
安全验证 - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …
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 …
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 …
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里？ - 知乎
通过PCA，我们可以得到一列不相关的随机变量 \mathbf{w}_1^T\mathbf{x},\ldots,\mathbf{w}_n^T\mathbf{x}, 至于这些随机变量是不是真的有意 …
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 …
最清晰的看PCA（主成分分析）图的方法 - 知乎
Nov 16, 2020 · 我觉得是可以的，每个pc具体化都对应相对独立的含义，类似就把变量进行了分类提取，pc1是代表了和pc2是在空间上正交的2个最大主成分，负值一样是有含义的，只不过是 …
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 …