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）？ 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？

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：

在PCA得分图中，横坐标（通常是PC1）和纵坐标（通常是PC2）代表的是两个主要的主成分。 这些主成分为了解释数据的最大方差而被提取出来。 具体来说： 正负值并不直接提供关于样本 …

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 …

根据PCA分析的目的，有时专家审稿会要求对原始变量进行Bartlett's test of sphericity (球形检验)和Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO采样充分性检验)，检验数据是否合 …

PCA 从三维缩减到二维后的散点图 PCA 在处理具有大量特征的数据集时非常有用。图像处理、基因组研究等常见应用总是需要处理数千甚至数万列数据。虽然拥有更多的数据总是好事，但有 …

PCA（主成分分析）和EOF（经验正交函数分解）有什么区别？ 我自己理解的是： EOF分析 - 作业部落 Cmd Markdown 编辑阅读器 （我写的） 要求特征向量的矩阵C在PCA与EOF不同： …

但在ICA之前，往往会对数据有一个预处理过程，那就是PCA与白化。 白化在这里先不提，PCA本质上来说就是一个降维过程，大大降低ICA的计算量。 PCA，白化后的结果如下图所示。 可 …

一、概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种用于数据降维的方法，其核心目标是在尽可能保留原始数据信息的前提下，将高维数据映射到低维空间。该算法基于方差 …