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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？
- 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
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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）。
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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：
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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。
- 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
- 如何理解主成分分析的主成分得分？ - 知乎
主成分分析主要用于发现数据中的基本结构 (即数据中变量之间的关系)，它最初由Karl Pearson在1901年提出，但是针对非随机变量，1933年由Hotelling推广到随机变量。 主成分分析目的之一就是找到数据中占据主导地位的成分，把原始数据中的最大方差成分提取出来。
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