主成分分析PCA算法：为什么要对数据矩阵进行均值化？ - 知乎,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）？
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
从结果来看，KMO值为0 722大于0 6，所以可以进行主成分分析。同时Bartlett球形检验结果显示p值小于0 05，可以进行主成分分析。三、提取主成分以特征根大于1为标准提取主成分， SPSSAU 得到各成分的特征根以及方差解释率见下表：
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
这个问题讨论了PCA（主成分分析）和ICA（独立成分分析）的区别和应用。
请问如何用通俗易懂的一句话解释主成分分析和因子分析？ - 知乎
同学们，大家好，今天我来给大家讲一讲什么是因子分析，想要理解因子分析，有一个概念要先清楚，那就是 ----- 高维数据。这天，Johnny哥冲进一个女生宿舍，对宿舍内的女生的追求者人数做了一个调查，于是得到这样一个表，这个表有两列，讲的是一个女生的颜值和追求者人数的关系。这是一个
如何理解主成分分析的主成分得分？ - 知乎
主成分分析的滥用参考 [9]，国内以 \small \lambda_i \sum\limits_ {i=1}^r\lambda_i 作为权重对主成分加权得到的结果作为评价的综合评价的方法是对主成分分析思想的误用（如高惠璇老师的书中内容）。主成分分析得到的主成分 \small \boldsymbol {Z}_1,\boldsymbol {Z}_2,\dotsb,\boldsymbol {Z}_r 仅使得其表示的信息量趋大
spss进行主成分分析图文完整教程 - 百度经验
由 Total Variance Explained（主成分特征根和贡献率）可知，特征根λ1=9 092，特征根λ2=1 150前两个主成分的累计方差贡献率达93 107%，即涵盖了大部分信息。这表明前两个主成分能够代表最初的11个指标来分析河南各个城市经济综合实力的发展水平，故提取前两个指标即可。主成分，分别记作F1、F2。
[Stata] 主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍 - 经管之家
[Stata] 主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍,其中，a称为得分，b称为载荷。主成分分析主要的分析方法是对相关系数矩阵（或协方差矩阵）进行特征值分析。Stata中可以通过负偏相关系数矩阵、负相关系数平方和KMO值对主成分分析的恰当性进行分析。负偏相关系数矩阵即变量之间两两偏相关系数的
最清晰的看PCA（主成分分析）图的方法 - 知乎
发布于 2020-11-16 03:21 · 3 3 万次播放