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 …
如何理解主成分分析的主成分得分？ - 知乎
PCA主成分 | 图源新医谷 认识了“主成分”以后，PCA的概念就很容易理解了！ PCA——就是以“降维”为核心，把多指标的数据用少数几个综合指标（主成分）替代，还原数据最本质特征的数 …
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 …
各位大神，请问主成分分析中自变量可以既包括连续性变量也包括 …
如何使用PCA和PLSR方法在主轴承故障诊断中识别关键监测参数？ 在主轴承故障诊断中，使用PCA（主成分分析）和PLSR（偏最小二乘回归）方法识别关键监测参数的步骤可以概括为以 …
PCA得分图横纵坐标的正负和数值大小代表什么？ - 知乎
c. 解释变异性：PCA得分图上的刻度数值还可以帮助解释数据集中的总变异性中有多少是由每个主成分贡献的。 第一主成分（PC1）通常解释最大比例的变异性，其后的主成分按解释变异性 …
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： …
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。
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 …