如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
2021年9月7日 · 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 …
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
2021年9月7日 · PCA（主成分分析）的目的是把杂乱但有相关性的数据，换一套新的坐标轴，让数据在前几个方向上最分散、信息最多，从而实现降维、压缩和去冗余。本质是在保持数据差异 …
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
2022年2月11日 · PCA 从三维缩减到二维后的散点图 PCA 在处理具有大量特征的数据集时非常有用。图像处理、基因组研究等常见应用总是需要处理数千甚至数万列数据。虽然拥有更多的数据 …
R统计绘图-PCA分析绘图及结果解读 (误差线，多边形，双Y轴 ...
2022年4月27日 · 数据都准备好后，使用FactoMineR中的PCA ()函数进行PCA分析，factoextra包可用于提取PCA分析结果信息和绘图 (用ggplot2绘图也可)。
PCA图怎么看？ - 知乎
2020年11月17日 · 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 …
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里 ...
2015年3月21日 · 但在ICA之前，往往会对数据有一个预处理过程，那就是PCA与白化。 白化在这里先不提，PCA本质上来说就是一个降维过程，大大降低ICA的计算量。 PCA，白化后的结果 …
PCA得分图横纵坐标的正负和数值大小代表什么？ - 知乎
2023年4月4日 · PCA（主成分分析）得分图中的横纵坐标代表数据在新的低维空间（由主成分定义）中的投影位置。具体来说： a. 横纵坐标的正负：正负号表示样本在相应主成分方向上的相对 …
谁能通俗易懂地解释一下Principal component analysis （PCA)？
2018年11月19日 · PCA原理类似，就是在找一个个新的坐标维，让高维数据可以在少量的几个坐标维上投影保留原有数据尽量多的variation。 第一个维度抽完后，再在没解释完的residual里面 …
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里 ...
2015年3月21日 · 从现代信号处理视角看，PCA的核心是正交变换下最大化投影方差，其输出是互不相关（协方差为零）的主成分，适用于数据压缩和去噪，但无法分离非高斯分布的混合信号 …
コンテンツに移動