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- 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？
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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）。
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PCA（主成分分析）の基本概念と応用をわかりやすく解説します。
- 用SPSS进行主成分分析，主成分提取出来了，现在如何构建一个模型去做预测？ - 知乎
主成分分析的输出结果包括每个主成分的权重系数和方差解释比例。 如果你已经用SPSS进行了主成分分析，并提取出了主成分，那么可以根据主成分的权重系数和方差解释比例来构建一个预测模型，以下是具体步骤：
- PCA图怎么看？ - 知乎
主成分分析的作用是什么？ 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要性，可以对数据中的主要模式和特征进行解释。
- 全局主成分分析法和主成分分析法有区别吗? - 知乎
譬如说，分析2010-2020年各省份经济指标的长期趋势和共性模式。 也就说是说， PCA是 聚焦单一时点的变量关联性，提取静态主成分；而GPCA捕捉数据在时间维度上的 全局结构，确保不同时间点的主成分方向一致，便于纵向比较。 显然GPCA可以直接用于面板数据。
- 多重对应分析降维后的主成分的性质应该如何解释？ - 知乎
多重对应分析（Multiple Correspondence Analysis，MCA）是一种用于探索和可视化名义尺度数据的多维统计技术。它与主成分分析（PCA）类似，都是一种降维技术，但它们在处理数据类型和解释结果方面有所不同。 在PCA中，主成分是通过数据的协方差或相关性矩阵来确定的，每个主成分都代表了数据中的一个
- 通俗易懂讲AI--主成分分析 - 知乎
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维算法，用于将高维数据转换为低维数据。目标是找到数据中最重要的特征，以便能够保留尽可能多的信息。
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