主成分分析PCA（非常详细）

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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77151308
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于 2021-01-07 10:29:22 首次发布
这篇文章深入浅出地讲解了主成分分析在数据分析中的应用，通过实例揭示其原理与实用技巧。

今天在某乎上面看到了一篇关于主成分分析的文章，让我有一种醍醐灌顶的感觉，讲得很清晰明了，在这里分享给大家。
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PCA主成分分析法Matlab实现和Python实现
sunflower_kris的博客
01-04 2225
软件版本声明： Matlab版本：MATLAB R2016a Python版本：Python 3.6.2 Matlab实现参考自博客：http://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/68487833 一、PCA的Matlab实现 方法一： Matlab有关于主成分分析的函数——pca()函数，可以直接调用该函数完成数据集降维。
对分子模拟轨迹数据的分析绘图
基博的博客
09-02 7804
主要是用gnuplot和origin绘制分子模拟分析常用的图
主成分分析法PCA
03-21
可用于数据预处理，对数据进行降维，增加网络的泛化性能
用快马AI一键生成PCA工具：高维数据降维从未如此简单
最新发布
OnyxPanther23的博客
11-04 1000
根本不需要操心环境配置——生成代码后点击部署按钮，立即获得可分享的网页应用。同事上传一份新数据，五分钟就能得到分析报告，比用Excel做图表还省事。对于非专业程序员的数据分析师来说，这种"描述需求→获得工具"的体验，就像拥有了一个懂数学的编程助手。高维数据就像一团乱麻，比如电商数据可能包含用户年龄、浏览时长、点击品类等数十个特征。的AI代码生成功能，整个过程变得异常轻松——从数据预处理到可视化部署，半小时就搞定了全套工具。- 揪出数据中的"关键先生"（主成分），过滤掉冗余噪声。整个过程最惊喜的是，在。
amber+vmd+cpptraj动力学分析及作图
iiiridescent的博客
03-06 4469
amber+vmd+cpptraj动力学分析及作图
PCA主成分分析法程序
工程师学徒AYG
09-08 290
%% test for princomp(Principal Component Analysis)   clear;   clc;   %% load data set   load cities;   %% box plot forratings data   % To get a quickimpression of the ratings data, make a box plot   f...
linux中主成分分析软件,PCA主成分分析 - Chrisdy的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
weixin_42109178的博客
05-10 464
1、解决什么问题？用于提取矩阵中的最主要成分，剔除冗余数据，同时降低数据纬度。现实世界中的数据可能是多种因数叠加的结果，如果这些因数是线性叠加，PCA就可以通过线性转化，还原这种叠加，找到最原始的数据源。例子：拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的...
精选资源
主成分分析PCA.rar_PCA IRIs_PCA 数据集_PCA主成分分析_主成分_主成分PCA分析
09-23
在“主成分分析PCA”压缩包中，可能包含的是PCA分析过程的代码、结果图示以及详细的解释文档，这些资源可以帮助我们深入了解PCA算法在实际问题中的应用。通过深入学习和实践这些材料，我们可以更好地掌握PCA的原理和...
PCA：详细解释主成分分析
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lanyuelvyun的博客
09-04 22万+
1 PCA目的/作用 主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。 PCA降维的目的，就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到...
主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测 PCA-BP回归预测模型 多元回归预测 - Matlab主成分分析PCA降维，B
10-07
主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换...
matlab 实现主成分分析（PCA）
06-04
主成分分析（PCA）是一种广泛应用于数据分析和机器学习领域的统计方法，主要目的是通过线性变换将高维数据转换为低维表示，同时保留原始数据的主要特征。PCA通过对数据进行正交变换，找到新的坐标轴（主成分），这些...
PCA主成分分析实现方法Matlab
03-30
PCA主成分分析实现方法Matlab；详细请查看博客资料：http://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/68487833
PCA主成分分析原理及应用.doc
08-12
PCA是Principal component analysis的缩写，中文翻译为主元分析/主成分分析。它是一种对数据进行分析的技术，最重要的应用是对原有数据进行简化。正如它的名字：主元分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用与各个场合。因此应用极其广泛，从神经科学到计算机图形学都有它的用武之地。PCA是Principal component analysis的缩写，中文翻译为主元分析/主成分分析。它是一种对数据进行分析的技术，最重要的应用是对原有数据进行简化。正如它的名字：主元分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用与各个场合。因此应用极其广泛，从神经科学到计算机图形学都有它的用武之地。
PCA主成分分析 spass实现方法
12-21
用统计学常用软件 SPSS 进行主成分分析的详细步骤
精选资源
PCA主成分分析.rar_PCA主成分分析_PCA数据降维_pca_主成分分析pca_降维
09-21
PCA（主成分分析）是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的多元统计技术，主要目的是将高维数据转换为一组线性不相关的低维变量，即主成分。这些主成分尽可能保留原始数据的信息，同时降低数据的复杂性，使得后续的...
运用SPSS进行PCA主成分分析（因子分析）
LIsaWinLee的博客
03-10 4万+
PCA主成分分析是以降维方式提取主成分，提取出的主成分是原始变量的综合考量，可简化数据的复杂度，便于后期处理。本文记录了如何利用SPSS中自带的因子分析进行主成分分析。以及如何计算权重。
R语言【漫画】数据PCA主成分分析报告
猪逻辑公园
06-19 3108
数据基本探查 数据框包含1714个样本，20个变量： 序号 变量 序号 变量 1 漫画名称 11 是否完结 2 标签 12 更新时间 ...
十分钟搞定PCA主成分分析
迪哥有点愁
05-03 1万+
在数据建模当中我们经常会听到一个词叫做降维，首先咱们先来唠一唠数据为啥要降维呢？最主要的原因还是在于一方面使得我们需要计算的量更少啦，想象一下一个100维的数据和一个10维数据计算的速度肯定是不一样的，另一方面如果我们的数据中有很无关特征，这些对结果看起来没什么促进的作用，那我们就干脆把有价值的拿出来，因为他们才是决定模型的关键！第一个强调的关键点：PCA是一种无监督算法，也就是我们不需要标签也能对
主成分分析
tbkken的专栏
09-21 3658
主成分分析（Principal Component Analysis）：一种统计方法，它对多变量表示数据点集合寻找尽可能少的正交矢量表征数据信息特征。 1、简介 在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息
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