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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？
如何进行PCA分析？ - 知乎
PCA告诉我们的是，我们预先确定的x轴和y轴对于描述我们选择的数据并不是那么有意义。因为所选数据的分布角度大约是45度，所以选择u1和u2作为坐标轴比选择x和y更有意义。
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
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
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。
谁能通俗易懂地解释一下Principal component analysis （PCA)？
PCA原理类似，就是在找一个个新的坐标维，让高维数据可以在少量的几个坐标维上投影保留原有数据尽量多的variation。第一个维度抽完后，再在没解释完的residual里面抽第二个第三个维度等等。
用pca做综合指标，kmo检验为0. 55，巴特利特球形检验 P值为0. 000，数据适合做pca吗? - 知乎
Bartlett 球形检验用于检验变量之间是否存在足够的相关性，从而来支持 PCA H₀（原假设）：相关矩阵是单位矩阵，也就是变量间无相关性，不适合 PCA H₁（备择假设）：变量之间存在相关性，适合进行 PCA 你的 P 值为 0 000，说明拒绝原假设，数据适合 PCA 3