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 …
PCA图怎么看？ - 知乎
通过观察 pca 结果，我们可以获得这些信息： 1.数据分布： 可以看出数据点在低维空间中的聚集或分散情况，以及是否存在明显的群组或异常值。 2.主成分的解释： 根据主成分的方向和重 …
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 …
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 …
主成分分析之前对原始数据进行均值化、标准化还是归一化？ - 知乎
如果单独想对数据量纲进行处理，那么通常默认是使用标准化或者归一化最多，标准化直接把数据压缩且数据有一种特质即平均值为0标准差为1的特质；归一化把数据压缩在 [0,1] 之间。
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 …
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 …
用R怎么做PCA分析？ - 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 …
聚类和降维有什么区别与联系？ - 知乎
Jan 22, 2018 · pca的目标就是构建一个新特征（图中的黑线），将所有数据点投影到这个新特征直线上（红点）。 寻找这条最佳直线的标准为： 数据点投影（红点）在直线上分布得越分散越 …