主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是
1.主成分分析能做什么 主成分分析是一种降维处理的统计方法,实践中有三个应用场景: 信息浓缩:将多个分析项浓缩成几个关键概括性指标; 权重计算:利用方差解释率值计算各概括性指标的权重; 综合评价:基于主成分得分构造综合得分数据,用于综合评价。 接下来,以一个具体案例来学习主成分分析用于综合评价。 2.案例数据...
在这种情况下,PCA 通过平移和旋转原始轴并将数据投影到新轴上,将第二个变量的方差转移到第一个变量上,使用特征值和特征向量确定投影方向。因此,前几个变换后的特征(称为主成分)信息丰富,而最后一个特征主要包含噪声,其中的信息可以忽略不计。这种可转移性使我们能够保留前几个主成分,从而显著减少变量数量,同时将...
主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析、简化数据集的技术。 通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分(综合变量)的统计分析方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息,它们通常表示为原始变量的某种线性组合。 主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的...
任务完成后,查看初始结果,如下。通过主成分1(PC1)可以看出,三个分组明显差异较大,而且组内样本的重复性也很好,也可以为图表的散点添加外围连线。 当然,我们也可以切换成3D图表,以三维的方式进行呈现。如果觉得颜色不满意,我们也可以更改配色方案,如下图。
主成分分析(PCA)可以对相关变量进行归类,从而降低数据维度,提高对数据的理解。 身边的人基本上都会主成分分析,我对它的感觉是,PCA虽然被广泛使用,但是真正理解它的人却很少。大部分人使用数据代码,咔咔一顿分析,却很少理解产出的结果。 本期的目的就是说清楚PCA的概念和使用方法。
主成分分析是一种统计方法，用于简化数据集的维度，同时尽可能保留原始数据的变异性。它通过正交变换将原始数据转换为一组统计上不相关的变量，称为主成分。这些主成分按方差的大小排序，方差越大，表示该主成分能够解释更多的原始数据的变异性。主成分分析（PCA）作为一项基础而强大的统计分析技术，不仅在数学理论层面...
主成分分析 (Principal Component Analysis,PCA) 是一种常用的无监督学习方法,这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据,线性无关的变量称为主成分。 1 PCA 基本想法 主成分分析中,首先对给定数据进行中心化,使得数据每一变量的平均值为 0。之后对数据进行正交变换...
主成分分析(PCA)是一种广泛应用于多元统计中的重要方法,目的是用较少的变量来代替原来较多的变量,同时尽可能保留原来多个变量的大部分信息。这种方法的原理基于数据的线性变换,将原始变量转换为新的变量,这些新变量被称为主成分。PCA的核心思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征,也被称为主成分。这些...