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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
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。
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）
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。
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
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2005-2009
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