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- 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
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的方法，这些主成分保留原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的线性
- 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？
- 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）
- PCA 分析和因子分析有何区别？ - 知乎
目标： pca的主要目标是通过找到数据中的主成分（即方差最大的方向）来降维，从而减少数据的维度，同时保留尽可能多的总方差。 基本假设： PCA基于数据的协方差矩阵，假设主成分是原始变量的线性组合，且这些组合是相互不相关的。
- 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
- 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 的美丽，只有亲身体验才能做到，我们编码实现之前讲述的内容。
- 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（协方差和相关系数）在无论eof或pca中都可以进行计算，两者也没有什么区别。
- 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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