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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
  • 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。
  • PCA得分图横纵坐标的正负和数值大小代表什么？ - 知乎
    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的具体意义的信息，而是反映了相对于其他样本的位置关系。
  • 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
    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：
  • 聚类效果不好怎么办？ - 知乎
    聚类效果不佳可能是由多种因素导致的，这里提供一些可能的解决方案和建议，帮助您提高聚类的效果： 数据预处理： 清洗数据：移除或填补缺失值，处理异常值和噪声数据。 特征选择：选择与问题最相关的特征，减少维度，避免“维度灾难”。 标准化 归一化：不同特征的量纲和数值范围可能
  • 在主成分分析法中，是否对样本容量的多少有规定？样本容量是不是越多越好？ - 知乎
    当你这么做的时候，你就是在做PCA了。 具体怎么找这个平面呢，在概念上，你首先找到数据点分布范围最广、即方差最大的那个方向（上图绿色箭头），然后在剩下的与其垂直的所有方向中再找另一个方差最大的方向（上图蓝色箭头）。




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