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 …
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 …
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 · 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 …
解读文献里的那些图——主成分分析图（PCA） - DXY.cn
Oct 9, 2022 · 所以，看pca图抓住一点：样本点连线距离长=样本之间差异性大，样本点连线距离短=样本之间差异性小。 这样可以让我们非常直观地看出各个样本之间的相似性。
PCA图怎么看？ - 知乎
通过观察 pca 结果，我们可以获得这些信息： 1.数据分布： 可以看出数据点在低维空间中的聚集或分散情况，以及是否存在明显的群组或异常值。 2.主成分的解释： 根据主成分的方向和重 …
数据降维除了PCA等传统的方法，现在有没有比较新颖的算法呢？
降维技术可以说非常常见的有Pca、Kpca、TSNE、LDA、NMF、神经网络自编码技术等，也是各有各的特点，比较深入且工业上不怎么通用的有密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法（DRF …
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 …
最清晰的看PCA（主成分分析）图的方法 - 知乎
Nov 16, 2020 · 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 …
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 …
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 …