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    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”听起来可不一样，为什么它们会是等效的？ 你：嗯。也许我应该画一点
  • 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
    主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种多变量统计分析方法，主要用于数据降维。它通过线性变换将原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得新坐标系的坐标轴（即主成分）尽可能地保留原始数据的方差信息，同时各个主成分之间相互正交（不相关）。
  • 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、球形检验、KMO和变量筛选等)
    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，用于从多变量数据中提取重要信息。当数据集中的变量高度相关时，PCA方法特别有用。相关性表明数据中存在冗余。
  • 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结果怎么看呢？
  • 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重叠。
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    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、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
  • 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义，那必须根据具体情况具体分析。最常见的例子是，如果x的各分量的单位（量纲）不同，那么一般不能直接套用PCA。比如，若x的几个
  • 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、数据预处理（数据“白化”）、数据可视化（降维到2维进行绘图）
  • 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，缺省时默认为None，所有成分被保留，但是这三种设置并不适用于所有情况，下面的表格说明了两个参数之间的
  • 最清晰的看PCA（主成分分析）图的方法 - 知乎
    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，只不过是相反的含义，类似up主说的犯罪率，反向就是安全率，我的理解





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