主成分分析（PCA）主成分维度怎么选择？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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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？
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
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：
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
分析上表可知，主成分1在铁路货运总量、铁路营业里程、铁路货物总周转量上具有较大的载荷，因此这3个变量归为一类命名为货运成分（记作F1）。
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。
SPSS超详细教程：主成分分析 - 知乎
2、对问题的分析研究者拟将多个变量归纳为某几项信息进行分析，即降低数据结果的维度。针对这种情况，我们可以进行主成分提取，但需要先满足2项假设：假设1：观测变量是连续变量或有序分类变量，如本研究中的测量变量都是有序分类变量。假设2：变量之间存在线性相关关系。经分析
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？
主成分分析，KMO值太低如何让调整数据？ - 知乎
KMO值不存在怎么办原理上主成分分析要求各个分析项之间有着适中的相关关系（不能过高或过低）。如果分析项之间的相关系数值过高（比如大于0 8），说明共线性太强，无法有效浓缩信息，此种情况可能导致KMO值无法输出。
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
主成分分析是1933年由霍特林首先提出来的。在信息损失最小的前提下，将描述某一系统的多个变量综合成少数几个潜变量，从而迅速揭示系统形成的主要因素，并把原来高维空间降到低维子空间。