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Company Name: Corporate Name:	PCA
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Company Address:	11050 Roe Ave,SHAWNEE MISSION,KS,USA
ZIP Code: Postal Code:	66211-1217
Telephone Number:	9133396341 (+1-913-339-6341)
Fax Number:	9133396687 (+1-913-339-6687)
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	616201
USA SIC Description:	Real Estate Loans
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Company Directories & Business Directories

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Company News:

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”听起来可不一样，为什么它们会是等效的？你：嗯。也许我应该画一点
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
pca思想主成分分析( principal component analysis，简记PCA)是多元统计分析中的一种最为重要、最为常用的方法。主成分分析的核心思想是通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的方法，这些主成分保留原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的线性
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)
四、 PCA结果解读 PCA图解释可以参照FactoInvestigate包的Investigate()输出的PCA分析结果报告进行解释。 PCA分析是对高维数据进行降维的一种方法，用于从多变量数据中提取重要信息。当数据集中的变量高度相关时，PCA方法特别有用。相关性表明数据中存在冗余。
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里？ - 知乎
通过PCA，我们可以得到一列不相关的随机变量 \mathbf{w}_1^T\mathbf{x},\ldots,\mathbf{w}_n^T\mathbf{x}, 至于这些随机变量是不是真的有意义，那必须根据具体情况具体分析。最常见的例子是，如果x的各分量的单位（量纲）不同，那么一般不能直接套用PCA。比如，若x的几个
如何进行PCA分析？ - 知乎
pca 的局限性： pca 是一种线性变换方法，可能无法很好地处理非线性关系的数据。 pca 假设主成分与原始特征之间是线性关系，这在某些情况下可能不成立。 pca 可能会丢失一些信息，因为它主要关注的是数据中的方差，而忽略了其他方面的信息。二、实现过程
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、数据预处理（数据“白化”）、数据可视化（降维到2维进行绘图）
数据降维除了PCA等传统的方法，现在有没有比较新颖的算法呢？ - 知乎
PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
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要性，可以对数据中的主要模式和特征进行解释。
什么时候使用PCA和LDA？ - 知乎
pca与lda的区别：（1）PCA是无监督模型，利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值；（2）LDA是有监督模型，假设了各类样本的协方差矩阵相同且满秩。
最清晰的看PCA（主成分分析）图的方法 - 知乎
我觉得是可以的，每个pc具体化都对应相对独立的含义，类似就把变量进行了分类提取，pc1是代表了和pc2是在空间上正交的2个最大主成分，负值一样是有含义的，只不过是相反的含义，类似up主说的犯罪率，反向就是安全率，我的理解