如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
这又将是一个不好的总结。所以pca寻找能够尽可能好地重建原本特性的属性。 令人惊讶的是，结果这两个目标是等效的，所以pca可以一箭双雕。 配偶：但是，亲爱的，这两个pca的“目标”听 …
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（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 …
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、 …
Apr 27, 2022 · 四、 PCA结果解读. PCA图解释可以参照FactoInvestigate包的Investigate()输出的PCA分析结果报告进行解释。 PCA分析是对高维数据进行降维的一种方法，用于从多变量数 …
PCA图怎么看？ - 知乎
主成分分析（pca）是一种用于数据降维、特征选择的统计分析方法，目的是减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息。找到一个新的坐标系，使得数据在新的坐标系下的方差最大。 pca结 …
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。 2、pca的应用：压缩数据、数据预处 …
有问题，就会有答案 - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里？ - 知乎
通过PCA，我们可以得到一列不相关的随机变量 \mathbf{w}_1^T\mathbf{x},\ldots,\mathbf{w}_n^T\mathbf{x}, 至于这些随机变量是不是真的有意 …
PCA（主成分分析）和EOF（经验正交函数分解）有什么区别？
而pca中，所谓主分量，就恰好是eof中得到的时间系数。所以，通过名字来说，应该是一个关注重点的问题。然而本质上两者并没有任何差别。 所以题主问题中说的两种矩阵形式（协方差和 …
主成分分析（PCA）主成分维度怎么选择？ - 知乎
pca = PCA(n_components='mle')那么会自动按照内部函数的选择维度方法 具体源码是如下的，和其他几个参数有关系。 n_components是要保留的成分，int 或者 string，缺省时默认 …
流形学习：为什么PCA是线性降维算法，而如LE ... - 知乎
Apr 14, 2016 · pca 试图找到一个线性子空间，使得数据在这个子空间上的方差最大。 而 LE 则试图找到一个低维嵌入，使得数据点之间的局部邻域关系得到保持。 你可以把 PCA 想象成试图 …