如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ 博主没学过数理统计，最近看 paper 经常遇到，但是网上的讲解太专业看不懂，谁能通俗易懂的讲解一下，主成分分析作用是什么？
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
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PCA得分图横纵坐标的正负和数值大小代表什么？ - 知乎
c. 解释变异性：PCA得分图上的刻度数值还可以帮助解释数据集中的总变异性中有多少是由每个主成分贡献的。 第一主成分（PC1）通常解释最大比例的变异性，其后的主成分按解释变异性 …
PCA图怎么看？ - 知乎
PCA结果图主要由5个部分组成 ①第一主成分坐标轴及主成分贡献率主成分贡献率，即每个主成分的方差在这一组变量中的总方差中所占的比例 ②纵坐标为第二主成分坐标及主成分贡献率 ③ …
主成分分析（PCA）主成分维度怎么选择？ - 知乎
主成分分析（PCA）主成分维度怎么选择？ 想请教一下各位大神，在主成分分析中，对于N阶方阵从其特征向量中提取K个主特征向量，这里我想问一下，这个K值是怎么设定的？ 有人说是盖 …
PCA（主成分分析）和EOF（经验正交函数分解）有什么区别？
PCA（主成分分析）和EOF（经验正交函数分解）有什么区别？ 我自己理解的是： EOF分析 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器 （我写的） 要求特征向量的矩阵C在PCA与EOF不同： …
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 · 根据PCA分析的目的，有时专家审稿会要求对原始变量进行Bartlett's test of sphericity (球形检验)和Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO采样充分性 …
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
主元分析也就是PCA，主要用于数据降维。 1 什么是降维？ 比如说有如下的房价数据： 这种一维数据可以直接放在实数轴上：
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 …
如何用Python 自己写一个PCA算法（不用现成的包 - 知乎
PCA算法是一种常用的数据降维方法，可以用于高维数据的可视化、噪声过滤、特征提取等方面。 本文提供了PCA算法的公式和Python代码，同时还通过一个实例演示了如何使用PCA算法进 …