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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？
  • 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
  • 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
    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。
  • 如何进行PCA分析？ - 知乎
    如何进行PCA分析？ 想对数据进行PCA或聚类分析，但是有些样本的某些指标是缺失的（如图一所示）还可以对数据进行PCA或聚类分析吗？ 如果可以，应该怎么操作呢？ [图片] 显示全部 关注者 4 被浏览
  • 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
  • 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。
  • 如何理解主成分分析的主成分得分？ - 知乎
    PCA主成分 | 图源新医谷 认识了“主成分”以后，PCA的概念就很容易理解了！ PCA——就是以“降维”为核心，把多指标的数据用少数几个综合指标（主成分）替代，还原数据最本质特征的数据处理方式。 可是， 主成分为什么拽到可以代替所有数据？




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