PCA — scikit-learn 1. 7. 0 documentation,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
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？
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分组，图中分为TNBC组和非TNBC组，探究两者之间的关系 ④通常为百分之95置信区间，不同的圆圈代表不同分组
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、球形检验、KMO和变量筛选等)
虽然PCA和RDA分析及绘图都写过教程，但是对于结果的解释都没有写的很详细，刚好最近有人询问怎样使用FactoMineR factoextra包进行PCA分析。所以使用 R统计绘图-环境因子相关性热图中的不同土壤环境因子数据进行PCA绘图和结果解读推文。一、数据准备
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。
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递减排序。
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？ - 知乎
一般Pca降维非线性数据的效果似乎只是对高维数据做了下在低维空间的投影。四：总结这篇文章主要讲述了3种降维技术对非线性数据的降维处理，我们可以感受到Kpca算法在选择恰当的核函数时，会表现出明显的算法特色。
在主成分分析法中，是否对样本容量的多少有规定？样本容量是不是越多越好？ - 知乎
当你这么做的时候，你就是在做PCA了。具体怎么找这个平面呢，在概念上，你首先找到数据点分布范围最广、即方差最大的那个方向（上图绿色箭头），然后在剩下的与其垂直的所有方向中再找另一个方差最大的方向（上图蓝色箭头）。