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 …
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 …
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语言做PCA主成分分析时，怎么把离群样本剔除？ - 知乎
R语言做PCA主成分分析时，怎么把离群样本剔除？ 比如我做生信分析，处理一个数据，行是样本，列是gene，最后画出的图看出有离群样本，但是怎么通过代码把样本提出来呢？ 有没有大 …
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：
主成分分析（PCA）的原理谁懂的？可以讲解下？ - 知乎
PCA （Principal Components Analysis） PCA算法（Principal Components Analysis）,又称主成分分析技术，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。